64、鱼类追踪与频繁子图挖掘算法研究

鱼类追踪与频繁子图挖掘算法研究

在当今的数据驱动时代，数据被广泛应用于各个领域，从市场营销到应急管理，从执法到健康科学等。其中，图数据挖掘在揭示数据之间的关系和模式方面发挥着重要作用。同时，在生物监测领域，对鱼类个体的检测和追踪也有着重要的应用价值，比如水质监测。本文将介绍一种鱼类个体检测和追踪方法以及一种频繁子图挖掘算法FSMS。

鱼类个体检测和追踪方法

提出了一种有效的方法，用于检测和追踪鱼群中的个体鱼，该方法集成了搜索和更新步骤。具体操作如下：
1. 搜索目标鱼的状态 ：利用目标鱼的先前状态，将搜索范围限制在以目标鱼为中心的关注区域内。
2. 更新关注区域 ：根据目标鱼的新状态更新关注区域。

与之前的方法相比，该方法能够实时同时追踪小群体中的所有鱼。并且，该方法已成功用于自动检测鱼群中个体在接触水中毒素后的死亡情况。与idTracker不同的是，此方法不依赖于整个输入视频，因此可用于实时跟踪，更适合实时水质监测。不过，目前该方法仅在小群体鱼类（如红鲫鱼）上进行了验证，还需要进一步研究以证明其在更大群体和其他更快物种中的可靠性。

频繁子图挖掘相关背景

随着各种实体之间关系数据的日益普遍，使用基于图的表示方法来解决现实世界的问题，为组织信息和做出基于知识的决策提供了一种合理的策略。在图数据挖掘中，识别图中数据间最频繁的模式或关系，即寻找频繁子图，是一个常见的应用。然而，解决这个问题的算法面临着挑战，在最坏情况下，需要检查图中的所有子图，其复杂度呈指数级，并且子图同构计算是一个NP完全问题。

频繁子图算法通常会尝试通过缩小