Spaceprint：一种面向公共空间的基于移动性的指纹识别方案
人工智能
2017-03-30 v1
摘要
在本文中，我们探讨了如何通过从无处不在生成的移动性数据中学习现实世界情境，来实现自动化的态势感知。在没有关于情境发生时间和空间的语义输入的情况下，这被证明是一个具有根本性的挑战问题。当数据在不规则时间间隔内生成，并混有噪声和误差时，不确定性也带来了技术挑战。纯粹依赖移动性数据中可观察的时间模式，本文提出了 Spaceprint，这是一种用于发现空间中相似情境重复模式的完全自动化算法。我们通过展示如何从提取的情境模式中发现描述空间类别和实际身份的潜变量来评估该技术。为此，我们使用了不同的现实世界移动性数据集，这些数据集包含了各种空间中移动实体的存在信息。我们还通过展示该技术对不确定性的鲁棒性来评估其性能。
引用
@article{arxiv.1703.09962,
title = {Spaceprint: a Mobility-based Fingerprinting Scheme for Public Spaces},
author = {Mitra Baratchi and Geert Heijenk and Maarten van Steen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.09962},
year = {2017}
}