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TOOL · CL_180758 · Aug 4 · 04:00

新框架使用下界表示改进轨迹相似性学习

研究人员开发了一个名为LB-TrajRep的新框架，用于学习轨迹相似性。该方法使用与深度神经网络嵌入无关的下界表示，为动态时间规整（DTW）、豪斯多夫距离和离散弗雷歇距离（DFD）等各种轨迹距离提供可接受且可解释的界限。实验表明，LB-TrajRep在某些指标上将top-k排名准确率提高了高达60%，持续优于当前的神经轨迹嵌入。