低时间分辨率轨迹中的位置顺序恢复

研究交通流分析、患者监测和软件操作等对象运动问题的研究者需要知道对象运动的正确顺序。此处，我们使用术语“轨迹”指代对象的系列运动。本文提出了一种在分析事件时间分辨率不足时出现的新的缺失数据问题。当一个对象在任一时刻只能处于一个位置，却在数据中同时出现在两个或更多位置时，时间分辨率即不足。我们将这种分辨率的缺失称为断点。断点使我们无法获知正确的运动顺序。我们提出了一种三阶段框架用于恢复位置顺序。基于马尔可夫转移网络，我们能够找到概率最高的路径。我们的结果表明，该框架能高效地在低时间分辨率的轨迹中找到正确的位置顺序。我们还证明，通过修正位置顺序，位置的关键性可发生显著变化。