Computational Movement Analysis

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Computational Movement Analysis
1 Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 Introducing Computational Movement Analysis . . . . . . . . . . . . . 4
1.3 Structure of this Book . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2 Movement Spaces and Movement Traces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.1 Data. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2 Conceptual Models for Movement and Movement Spaces. . . . . . 11
2.2.1 Lagrangian Versus Eulerian Movement . . . . . . . . . . . . . 12
2.2.2 Constraints to Movement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2.3 Continuous Versus Discrete Movement Spaces . . . . . . . . 15
2.3 Computing Movement Descriptors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.3.1 Trajectory Operators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.3.2 Scale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.3.3 Uncertainty and Data Quality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.4 Related Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.5 Concluding Remarks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3 Movement Mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.1 Data Mining for CMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.1.1 Defining Movement Mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.1.2 What is Special About Movement Data? . . . . . . . . . . . . 32
3.2 Movement Mining Tasks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.2.1 Segmentation and Filtering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.2.2 Similarity and Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.2.3 Movement Patterns . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.2.4 Exploratory Analysis and Visualization . . . . . . . . . . . . . 41
xi
3.3 Evaluation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.1 Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.3.2 Credibility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.3.3 Efficiency. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.4 Related Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.5 Concluding Remarks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
4 Decentralized Movement Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.1 Foundations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
4.2 Movement in Decentralized Spatial Information Systems . . . . . . 62
4.2.1 Static Nodes Monitor Mobile Objects . . . . . . . . . . . . . . 64
4.2.2 Mobile Agents Monitor Their Collective Movement . . . . 67
4.3 Decentralized Movement Analysis Principles. . . . . . . . . . . . . . . 69
4.3.1 Challenges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
4.3.2 Specific Decentralized Movement Analysis
Principles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
4.3.3 Revisiting General DeSC Principles . . . . . . . . . . . . . . . . 74
4.4 Related Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
4.5 Concluding Remarks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5 Grand Challenges in Computational Movement Analysis . . . . . . . . 81
5.1 Coping with Big Movement Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
5.2 Bridging the Semantic Gap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
5.3 Contributing to Ambient Spatial Intelligence . . . . . . . . . . . . . . . 85
5.4 Balancing Benefits and Privacy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
5.5 Improving Recognition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
5.6 Towards a Unifying Theory of CMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

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关键词：Computation movement Analysis Analysi alysis