抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本研究では,類似軌道の探索手法に焦点を当てた。類似軌道の探索に関する大部分の既存の研究では,生の軌道データのみが使用されてきた。しかし,より深い洞察を得るために,付加的な時間依存軌道特徴を,検索意図に依存して利用すべきである。例えば,類似のドリブルパターンを有するサッカー選手を同定するために,このような付加的な特徴は,次の速度と方向の間の相関を含んでいる。添加では,類似した組合せが果たす発見時に,付加的な特徴は,チーム選手の動きを含んでいる。本論文では,時間依存特徴に関連した類似の軌跡,富化した軌跡と呼ばれるを柔軟にフレームワークを開発した。このフレームワークでは,各特徴の相対的重要性を表す量が柔軟に入力できる。さらに,高速探索を容易にするために,著者等は富化軌道間のDTW距離の下界測度を提案した。サッカーデータと合成データを用いた下界測度の有効性を評価した。著者らの実験結果は,提案した下界測度は既存の測度に優れており,非常に良好に動作することを示唆した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】