No meu trabalho acadêmico final, desenvolvi um algoritmo de compressão para trajetórias de GPS. Posso estimar a qualidade da compressão espaço-temporal, calculando a distância euclidiana sincronizada (SED) entre a trajetória comprimida e a original e avaliar o desempenho do meu algoritmo em relação a um conhecido algoritmo de compressão.
Um algoritmo espaço-temporal, como o meu, reduz a trajetória tentando manter o máximo possível de informações temporais. Algoritmos espaciais (por exemplo, algoritmo Douglas-Peucker) realizam a compressão referindo-se apenas às características espaciais.
O que acontece agora? Considerando um aspecto espaço-temporal, meu algoritmo é melhor que o DP. Posso garantir isso através das medições do SED. Se eu traçar as três trajetórias (original, minha e DP compactada), a trajetória compactada com DP tem um melhor ajuste com a trajetória original. As medições apenas oculares não atendem à minha necessidade: preciso, de fato, de uma métrica de erro que demonstre numericamente como o algoritmo DP é melhor que o meu de maneira espacial.
Então, eu poderia escrever: "Referindo-se ao fator espaço-temporal, meu algoritmo é melhor que DP, porque possui um fator SED menor que o fator SED da DP. Infelizmente, o fator espacial simples premia o algoritmo DP porque é (nome da nova métrica) é melhor que o meu ".
Estive pensando em distância euclidiana perpendicular, mas realmente não sei se isso poderia ser útil. Entortamento dinâmico do tempo? Que métrica eu poderia usar para isso?