Detection of risk factors using trajectory mining
Detection of risk factors using trajectory mining
复制标题
使用轨迹挖掘检测风险因素
DOI：
10.1007/s10844-009-0114-7
复制
发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
S. Tsumoto and S. Hirano
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
H. Fujita;S. Tsumoto and S. Hirano
本文提出了一种将轨迹分组为二维时间序列数据的方法。我们的方法采用两阶段方法。首先，根据两个轨迹的结构相似性对其进行比较，确定部分轨迹的最佳对应关系；然后，对所有匹配段对计算基于值的不相似度，并将其总和作为两条轨迹的不相似度输出。我们在两个数据集上评估了这种方法。在澳大利亚手语数据集和慢性肝炎数据集上的实验结果表明，即使存在噪声和局部差异，我们的方法也可以捕获轨迹之间的结构相似性，并且可以为区分对象提供更好的接近性。
This paper proposes a method for grouping trajectories as two-dimensional time-series data. Our method employed a two-stage approach. Firstly, it compared two trajectories based on their structural similarity, and determines the best correspondence of partial trajectories. Then, it calculated the value-based dissimilarity for the all pairs of matched segments, and outputs their total sum as the dissimilarity of two trajectories. We evaluated this method on two data sets. Experimental results on the Australia sign language dataset and chronic hepatitis dataset demonstrate that our method could capture the structural similarity between trajectories even in the presence of noise and local differences, and could provide better proximity for discriminating objects.
DOI：
10.1006/cviu.1997.0533
发表时间：
1997
期刊：
Comput. Vis. Image Underst.
影响因子：
--
作者：
G. Dudek;John K. Tsotsos
通讯作者：
John K. Tsotsos
使用多尺度凸/凹结构的变形平面曲线匹配算法
DOI：
10.1002/scj.4690220510
发表时间：
1991
期刊：
Syst. Comput. Jpn.
影响因子：
--
作者：
N. Ueda;Satoshi Suzuki
通讯作者：
Satoshi Suzuki
日本 C 型慢性肝病患者肝纤维化进展的自然过程——一项针对一家机构 527 名患者的研究
影响因子：
2.5
作者：
Matsumura;Moriyama;Goto;Tanaka;Okubo;Arakawa
通讯作者：
Arakawa