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黎曼流形轨迹的统计分析:鸟类迁徙、飓风追踪和视频监控。 (英语) Zbl 1454.62554号

摘要:我们考虑对在任意时间演化下观察到的黎曼流形上的轨迹进行统计分析。过去的方法依赖于横截面分析,具有给定的时间配准,因此可能会失去平均结构,并人为夸大观测到的方差。我们引入了一个量,它既为时间注册提供了成本函数,也为轨迹比较提供了适当的距离。该距离用于定义同步轨迹和“高斯型”模型的统计摘要,如样本均值和协方差,以捕获离散时间的可变性。它对轨迹的相同时间扭曲(或时间重新参数化)是不变的。这是基于轨道的一种新的数学表示,称为传输平方根向量场(TSRVF),以及TSRVF空间上的(mathbb{L}^{2})范数。我们使用三个具有代表性的流形-(mathbb{S}^{2})、(mathrm{SE}(2))和平面轮廓的形状空间-包括模拟数据和实际数据来说明这个框架。特别是,我们证明了:(1)使用实际数据集,平均结构得到改善,横截面方差显著减少,(2)用于捕获对齐轨迹中变化的统计建模,以及(3)在这些模型下评估随机轨迹。实验结果涉及鸟类迁徙、飓风追踪和视频监控。

MSC公司:

62兰特 歧管统计

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