Bag-of-Temporal-SIFT-Words for Time Series Classification

Adeline Bailly 1, 2 Simon Malinowski 3 Romain Tavenard 1, 2 Thomas Guyet 4 Laetitia Chapel 1
1 OBELIX - Environment observation with complex imagery
UBS - Université de Bretagne Sud, IRISA-D5 - SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE
2 LETG - Rennes - Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique
LETG - Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique
3 LinkMedia - Creating and exploiting explicit links between multimedia fragments
IRISA-D6 - MEDIA ET INTERACTIONS, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
4 DREAM - Diagnosing, Recommending Actions and Modelling
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D7 - GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE
Abstract : Time series classification is an application of particular interest with the increase of data to monitor. Classical techniques for time series classification rely on point-to-point distances. Recently, Bag-of-Words approaches have been used in this context. Words are quantized versions of simple features extracted from sliding windows. The SIFT framework has proved efficient for image classification. In this paper, we design a time series classification scheme that builds on the SIFT framework adapted to time series to feed a Bag-of-Words. Experimental results show competitive performance with respect to classical techniques.
Type de document :
Communication dans un congrès
ECML/PKDD Workshop on Advanced Analytics and Learning on Temporal Data, Sep 2015, Porto, Portugal
Liste complète des métadonnées


https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01184900
Contributeur : Romain Tavenard <>
Soumis le : mardi 18 août 2015 - 12:03:10
Dernière modification le : jeudi 23 février 2017 - 14:07:10
Document(s) archivé(s) le : jeudi 19 novembre 2015 - 10:54:18

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bag-temporal-sift.pdf
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  • HAL Id : halshs-01184900, version 1

Citation

Adeline Bailly, Simon Malinowski, Romain Tavenard, Thomas Guyet, Laetitia Chapel. Bag-of-Temporal-SIFT-Words for Time Series Classification. ECML/PKDD Workshop on Advanced Analytics and Learning on Temporal Data, Sep 2015, Porto, Portugal. <halshs-01184900>

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