Universidad de - Escuela Superior de Informática (UCLM ...

CAPÍTULO 3. ANTECEDENTES.Análisis de trayectorias y patrones de aprendizaje.FIGURA 3.15: Representación de trayectorias realizadas arbitrariamente.dentro de la arquitectura de red. El modelo permite la detección de movimientos atípicosde manera instantánea lo que facilita la detección de trayectorias atípicas. Este modelose amplió para satisfacer las necesidades de predicción de trayectorias en [N.98], pero noproporciona un mecanismo de identificación de las trayectorias.Sumpter y Bulpitt [SB98] adoptaron la metodología de Johnson [JH95] pero aumentandola realimentación del sistema con neutonas desde la salida hasta la entrada, paraaprender patrones de activación. A continuación, experimentó el sistema para predecir elcomportamiento de un rebaño de patos frente a las amenazas de depredadores.Boyd [BV99] clasifica el flujo de movimiento (manualmente) en diferentes regiones utilizandoun modelo gráfico, con enlaces que representan el movimiento entre regiones adyacentes,realizando un análisis basado en una red tomográfica para modelar estadísticamenteel flujo de datos en una red de comunicaciones informática. El método evita la extracciónde las trayectorias, registrando únicamente los cambios estimados acerca de la densidad deobjetos entre regiones adyacentes para modelar el flujo de patrones. Este método tampococumple con la identificación y predicción necesaria.55