자기유사성행렬

데이터 분석에서 자기유사성 행렬은 데이터 계열의 유사한 시퀀스를 그래픽으로 표현한 것입니다.

유사성은 공간 거리(거리 매트릭스), 상관 관계 또는 국소 히스토그램 또는 스펙트럼 특성(예^[1]: IXEGRAM)의 비교와 같은 다양한 척도로 설명할 수 있다.이 기술은 유전자 ^{[citation needed]}매칭에서와 같이 긴 데이터 계열에서 주어진 패턴을 탐색하는 데도 적용된다.유사도 그림은 점 그림 또는 반복도의 시작점이 될 수 있습니다.

정의.

자기 유사성 매트릭스를 구성하려면 먼저 데이터 시리즈를 특징 $V=(v_{1},v_{2},\ldots ,v_{n})$ V $V=(v_{1},v_{2},\ldots ,v_{n})$ ( v $V=(v_{1},v_{2},\ldots ,v_{n})$ , $V=(v_{1},v_{2},\ldots ,v_{n})$ $V=(v_{1},v_{2},\ldots ,v_{n})$ , $V=(v_{1},v_{2},\ldots ,v_{n})$ , $V=(v_{1},v_{2},\ldots ,v_{n})$ n ) $V=(v_{1},v_{2},\ldots ,v_{n})$ { $displaystyle$ V = ( v $_$ {1 $}$ , $v_{2}$ , \ $ldots$ , $v_{n}$ )의 순서 있는 시퀀스로 변환합니다. 여기서 각 $v_{i}$ $v_{i}$ { $displaystyle v_{i$ }는 $v_{i}$ 주어진 로컬 간격으로 데이터의 관련 특징을 설명합니다.그러면 특징 벡터 쌍의 유사성을 계산하여 자기 유사성 매트릭스를 형성한다.

\displaystyle S(j,k)=s(v_{j},v_{k})\quad j,k\in(1,\ldots,n)}

$s(v_{j},v_{k})$ 서 $s(v_{j},v_{k})$ s ( $s(v_{j},v_{k})$ j , $s(v_{j},v_{k})$ ) { $style$ s ( v $_$ { $j$ , $v$ _ { $k$ } )는 $s(v_{j},v_{k})$ 두 벡터의 유사성을 측정하는 함수입니다. 예를 들어 $s(v_{j},v_{k})=v_{j}\cdot v_{k}$ $s(v_{j},v_{k})=v_{j}\cdot v_{k}$ $s(v_{j},v_{k})=v_{j}\cdot v_{k}$ ( $s(v_{j},v_{k})=v_{j}\cdot v_{k}$ j , $s(v_{j},v_{k})=v_{j}\cdot v_{k}$ $s(v_{j},v_{k})=v_{j}\cdot v_{k}$ ) $s(v_{j},v_{k})=v_{j}\cdot v_{k}$ v j $s(v_{j},v_{k})=v_{j}\cdot v_{k}$ $s(v_{j},v_{k})=v_{j}\cdot v_{k}$ k { $display style$ s ( $v$ _ { $j$ , v $_$ k ) = $v_{ j$ }\ $cdot$ v_cdot $v$ _ { $k$ } $s(v_{j},v_{k})=v_{j}\cdot v_{k}$ } 。그러면 유사한 피쳐 벡터 세그먼트가 행렬의 ^[2]대각선을 따라 높은 유사성의 경로로 표시됩니다.유사도 그래프는 관점에 불변하는 동작 인식 및 자기 ^[4]유사도 매트릭스의 스펙트럼 클러스터링을 사용한 오디오 분할에 사용된다.

예

인간 행동의 다른 관점에 대해 얻은 반복 플롯의 변형인 유사성 플롯은 유사한 ^[5]패턴을 생성하는 것으로 나타난다.

「」를 참조해 주세요.

레퍼런스

^ M. A. Casey; A. Westner (July -00 2000). "Separation of mixed audio sources by independent subspace analysis" (PDF). Proc. Int. Comput. Music Conf. Retrieved 2013-11-19. {{cite journal}}:날짜 값 확인: date=(도움말)
^ Müller, Meinard; Michael Clausen (2007). "Transposition-invariant self-similarity matrices" (PDF). Proceedings of the 8th International Conference on Music Information Retrieval (ISMIR 2007): 47–50. Retrieved 2013-11-19.
^ I.N. Junejo; E. Dexter; I. Laptev; Patrick Pérez (2008). Cross-View Action Recognition from Temporal Self-Similarities. In Proc. European Conference on Computer Vision (ECCV), Marseille, France. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 5303. pp. 293–306. CiteSeerX 10.1.1.405.1518. doi:10.1007/978-3-540-88688-4_22. ISBN 978-3-540-88685-3.
^ Dubnov, Shlomo; Ted Apel (2004). "Audio segmentation by singular value clustering". Proceedings of Computer Music Conference (ICMC 2004). CiteSeerX 10.1.1.324.4298.
^ 시간적 자기유사성(2008), I. Junejo, E. Dexter, I. Laptev 및 Patrick Pérez의 교차 시점 행동 인식

추가 정보

N. Marwan; M. C. Romano; M. Thiel; J. Kurths (2007). "Recurrence Plots for the Analysis of Complex Systems". Physics Reports. 438 (5–6): 237. Bibcode:2007PhR...438..237M. doi:10.1016/j.physrep.2006.11.001.
J. Foote (1999). Visualizing Music and Audio using Self-Similarity. In: Proceedings of ACM Multimedia '99, Orlando, Florida. pp. 77–80. CiteSeerX 10.1.1.223.194. doi:10.1145/319463.319472. ISBN 978-1581131512.
M. A. Casey (2002). B.S. Manjunath; P. Salembier; T. Sikora (eds.). Sound Classification and Similarity Tools. Introduction to MPEG-7: Multimedia Content Description Language. J. Wiley. pp. 309–323. ISBN 978-0471486787.

외부 링크

http://www.recurrence-plot.tk/related_methods.php

[1] M. A. Casey; A. Westner (July -00 2000). "Separation of mixed audio sources by independent subspace analysis" (PDF). Proc. Int. Comput. Music Conf. Retrieved 2013-11-19. {{cite journal}}:날짜 값 확인: date=(도움말)

[Muller2007-2] Müller, Meinard; Michael Clausen (2007). "Transposition-invariant self-similarity matrices" (PDF). Proceedings of the 8th International Conference on Music Information Retrieval (ISMIR 2007): 47–50. Retrieved 2013-11-19.

[3] I.N. Junejo; E. Dexter; I. Laptev; Patrick Pérez (2008). Cross-View Action Recognition from Temporal Self-Similarities. In Proc. European Conference on Computer Vision (ECCV), Marseille, France. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 5303. pp. 293–306. CiteSeerX 10.1.1.405.1518. doi:10.1007/978-3-540-88688-4_22. ISBN 978-3-540-88685-3.

[4] Dubnov, Shlomo; Ted Apel (2004). "Audio segmentation by singular value clustering". Proceedings of Computer Music Conference (ICMC 2004). CiteSeerX 10.1.1.324.4298.

[5] 시간적 자기유사성(2008), I. Junejo, E. Dexter, I. Laptev 및 Patrick Pérez의 교차 시점 행동 인식

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