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Classification of RFID-enabled Trajectory using Pattern Recognition Approach

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.7 No.2 (2014.04)바로가기
  • 페이지
    pp.345-354
  • 저자
    Ying Shen, Weihua Zhu
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A231020

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원문정보

초록

영어
RFID technology has been widely used in many fields. Lots of information could be obtained from the enormous RFID devices. Therefore, classification of the trajectory of these moving objects is significant to predict the trends of the moving objects. This paper introduces an innovative algorithm, using pattern recognition approach. This algorithm could be divided into several steps. First of all, the coarse-fine layer classification approach is used for clustering the trajectories. That aims to cut down the trajectories according to the difference phases. Secondly, in the sub-set of the trajectory, searching set is established through detecting the neighbor domains which have been classified at different phases. Finally, the hierarchical classification approach is used for classifying the sub-trajectory. By using the approach, the experimental results imply the feasibility and practicality of the proposed approach on figuring out the familiar trajectory of the RFID-enabled moving objects. It is observed that With the increasing of neighbor value , the linear trends is obvious from the figure, thus, the neighbor query decreases and the magnification ratio outperforms to TRACLUS method. Additionally, the proposed algorithm uses coarse-fine strategy at phases-to-phases, saving the time spend on large number of distance calculation at various phase.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Problem Description
  2.1. Definitions
  2.2. Distance Measurement
 3. Classification of RFID-enabled Trajectory
  3.1. Coarseness Classification
  3.2. Fineness Classification
 4. RFID-enabled Trajectory Classification using Pattern Recognition Approach
  4.1. Establishment of Graph G
  4.2. Division of Graph G
  4.3. Mergence
  4.4. Classification Algorithm
 5. Experiments and Discussions
 6. Summary
 References

키워드

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저자

  • Ying Shen [ Department of Engineering, Xinyu College, Xinyu, Jiangxi, China ]
  • Weihua Zhu [ Department of Computer Science, Xinyu College, Xinyu, Jiangxi, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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