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J-GLOBAL ID：201702249922033114   整理番号：17A0414249

署名ベースの軌道類似性結合【Powered by NICT】

Signature-Based Trajectory Similarity Join

著者 (6件)： Ta Na (Department of Computing Science, TNList, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Li Guoliang (Department of Computing Science, TNList, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Xie Yongqing (Department of Computing Science, TNList, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Li Changqi (Renmin University, Beijing, China) ,  Hao Shuang (Department of Computing Science, TNList, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Feng Jianhua (Department of Computing Science, TNList, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering  (IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)
巻： 29  号： 4  ページ： 870-883  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0838A  ISSN： 1041-4347  CODEN： ITKEEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新興車両軌跡データは多くの実世界応用,例えば,頻繁な軌道ベースナビゲーションシステム,道路計画,カープーリングなどの利益のための機会を開いた。類似性結合は,そのような応用を可能にする重要な操作であり,これは二大規模コレクションの軌跡からの類似軌道対を見出した。軌跡に関する既存の類似性計量は二軌道のサンプリング点の整列に依存している。しかし,異なるサンプリング速度または異なる車両速度のために,類似の軌道におけるサンプル点は整列しないかもしれない。この問題を解決するために,新しい双方向マッピング類似性(BDS),他の軌道に最も近い場所(サンプル点ではないかもしれない)に整列する軌道,及びその逆のサンプル点を提案した。二軌道を計数し,その類似性を計算するための高価であるので,著者らは歪結合,結合フレームワークシグネチャベースの軌道類似性を提案した。歪結合は最初の各軌道の特徴は二軌道は共通の特徴を共有していないならば,それらは類似していることができないように発生する。異種対をにこの特性を利用するために,著者らは高品質の特徴を生成するためのいくつかの方法を工夫し,異種対をする効率的なフィルタリングアルゴリズムを提案した。フィルタリングアルゴリズムにより切り取らない対のために,それらは類似しているかどうかを検証するために効果的な検証アルゴリズムを提案した。実データ集合上での実験結果は,筆者らのアルゴリズムは,両方の有効性と効率性の観点から,最先端技術より優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 軌跡 ,  道路計画 ,  アルゴリズム ,  *類似性
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  高品質 ,  サンプリング速度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 署名 ,  軌道 ,  類似性