动态时间规整的紧下界

动态时间规整（DTW）是一种用于对齐和比较时间序列的流行相似性度量。由于 DTW 的计算时间较高，常采用下界来筛选不匹配的对。已提出许多替代下界，在紧度和计算效率之间提供了一系列不同的权衡。LB Keogh 在许多应用中提供了有用的权衡。两个近期的下界 LB Improved 和 LB Enhanced 比 LB Keogh 明显更紧。三者具有相同的最坏情况计算复杂度——关于序列长度线性，关于窗口大小常数。我们在同一复杂度类中提出四种新的 DTW 下界。LB Petitjean 比 LB Improved 明显更紧，仅增加适度的额外计算开销。LB Webb 比 LB Improved 更高效，同时通常提供更紧的界。LB Webb 总是比 LB Keogh 更紧。无参数的 LB Webb 通常比 LB Enhanced 更紧。一个参数化变体 LB Webb Enhanced 总是比 LB Enhanced 更紧。另一个变体 LB Webb* 对某些约束距离函数有用。在大量实验中，LB Webb 被证明对最近邻搜索非常有效。