Per il mio ultimo lavoro accademico ho sviluppato un algoritmo di compressione per le traiettorie GPS. Sono in grado di stimare la qualità della compressione spazio-temporale calcolando la distanza euclidea (SED) sincronizzata tra la traiettoria compressa e quella originale e valutare le prestazioni del mio algoritmo rispetto a un noto algoritmo di compressione.
Un algoritmo spazio-temporale, come il mio, riduce la traiettoria cercando di mantenere quante più informazioni temporali possibile. Gli algoritmi spaziali (ad esempio l'algoritmo Douglas-Peucker) realizzano la compressione riferendosi solo alle caratteristiche spaziali.
Che succede ora? Considerando un aspetto spazio-temporale, il mio algoritmo è migliore di DP. Posso assicurarlo con le misure SED. Se tracciamo le tre traiettorie (originale, mia e DP compresse), la traiettoria compressa con DP si adatta meglio alla traiettoria originale. Le misurazioni solo oculari non soddisfano le mie esigenze: ho bisogno, in effetti, di una metrica di errore che dimostri numericamente come l'algoritmo DP sia migliore del mio in modo spaziale.
Quindi potrei scrivere: "Facendo riferimento al fattore spazio-temporale, il mio algoritmo è migliore di DP, perché ha un fattore SED inferiore al fattore SED di DP. Purtroppo, un semplice fattore spaziale assegna l'algoritmo DP perché il suo (nome della nuova metrica) è meglio del mio ".
Ho pensato alla distanza perpendicolare euclidea, ma non so davvero se questo possa essere utile. Deformazione temporale dinamica? Quale metrica posso usare per questo?