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基于编辑距离的关键点轨迹相似性计算 1、 编辑距离简介 编辑距离又称Levenshtein距离，是指两个字符串S1和S2之间，由S1转成S2所需的最少编辑操作次数。在编辑距离方法中，比较的两字符串长度可以不一致，并且字符串中可以有多个空字符(即字符串具有稀疏的特性)。 编辑操作包括：插入、删除和替换三种操作。在基于编辑距离比较方法中，将对象轨迹视为字符串，两轨迹之间相似性就可以用编辑距离来度量。 2、 改进编辑距离算法–关键点 单纯的编辑距离直接运用到相似性分析中还有不足之处。ERP算法用真实值来度量距离，而不是将距离概化为0和1，所以该方法对噪声敏感。改进的ERP算法，采用编辑距离，定义了插入、删除和替换操作的代价函数，分析两条轨迹之间的相似性。 提出关键点的原因是ERP是以原始坐标数据计算的，每个轨迹点的坐标都作为一个元素来计算轨迹。噪声点的出现，会使得这些方法的准确率受到干扰。而采用寻找关键点方法，找出移动对象的轨迹中的关键点，然后对关键点轨迹进行轨迹挖掘和分析，提高了准确度。 3、 定义关键点轨迹 关键点的寻找应该遵循两个原则：精确度和简明性。精确度意味着原轨迹和它的关键点轨迹之间的差异应该越小越好，体现着原轨迹运动轨迹的风貌。简明性意味着关键点数量应该越少越好，体现着轨迹挖掘和分析方法的运行效率。两者是相对的，因此在协调基础上提出2个阀值A,B： 在原始轨迹上元素间，当轨迹的运行方向变化超过A时，将此时的轨迹点称为关键点； 如果轨迹中运动方向变化值都未超出阈值A，规定如果从一个关键点开始，经过B个点，仍未出现运动方向改变超出阈值A的情况,那么将第B个点视为关键点，并依次类推; 4、 关键点轨迹形成算法–KP算法 Input:轨迹 TR=p1p2p3…pi…pn，参数A和B Output:关键点轨迹 TRkey 1 Flag1=1;Flagn=1; //将轨迹开始点和结束点标为关键点 2 Len=1;TRkey={};…
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