厘清分割序列数据的复杂性：应对视频与时间序列分析中的挑战
机器学习
2023-07-27 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
视频与时间序列等序列数据的分割是多种数据分析任务（包括目标跟踪与异常检测）中的关键步骤。然而，分割序列数据带来各类可能影响后续分析准确性与可靠性的挑战。本概念文章考察了与分割序列数据相关的挑战，包括数据采集、数据表示、分割比选择、建立质量准则以及选择合适选择策略。我们通过两个真实案例探讨这些挑战：电机测试台与液体中粒子跟踪。
引用
@article{arxiv.2307.14294,
title = {Unraveling the Complexity of Splitting Sequential Data: Tackling Challenges in Video and Time Series Analysis},
author = {Diego Botache and Kristina Dingel and Rico Huhnstock and Arno Ehresmann and Bernhard Sick},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.14294},
year = {2023}
}