Алгоритм траекторного анализа

Question

Я хотел бы проанализировать данные траектории на основе заданных шаблонов. Мне нужно сложить похожие траектории вместе. Данные представляют собой набор координат (xy, xy, xy), а шаблоны снова являются линиями, определяемыми набором контрольных точек.

Я не знаю, в каком направлении идти, может быть, к нейронным сетям или распознаванию образов?

Не могли бы вы порекомендовать страницу, книгу или библиотеку для начала?

С уважением, Арман.

PS: Это правильное место, чтобы задать вопрос? EDIT Чтобы быть более точным, траектория содержит около 50-100 контрольных точек. Здесь вы можете увидеть пример траекторий: http://www.youtube.com/watch?v=KFE0JLx6L-o

Answer 1

Ваш вопрос довольно расплывчатый.

Вы можете использовать регрессионный анализ (http://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis), чтобы найти связь между x и y для набора координат, а затем сравнить ее с другими траекториями.

Всегда ли четыре координаты на траекторию? Возможно, вы захотите рассчитать евклидово расстояние между первыми координатами всех траекторий, а затем то же самое для второй и т. Д.

Возможно, вы захотите нормализовать расстояние и вместо этого проанализировать изменение направления. Все сводится к тому, что вам действительно нужно.

Если вам нужно сложить сходные траектории вместе, вас может заинтересовать алгоритм k-ближайшего соседа (http://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbor_algorithm). Что касается измерений, используемых для этого алгоритма, вы можете использовать координаты xy или любые производные.

Answer 2

Вы можете использовать алгоритм кластеризации, чтобы «собрать одинаковые траектории вместе». Я использовал спектральную кластеризацию на траекториях с хорошими результатами. В зависимости от вашего приложения иерархическая кластеризация может быть более подходящей.

Важной частью вашего анализа будет измерение расстояния между траекториями. Современное состояние - динамическое искажение времени . Я также видел хорошие результаты, достигнутые с модифицированной мерой Хаусдорфа .