Суть проблемы - есть картинки с некой блуждающей частицей (треки). Картинок не очень много - по сорок штук на частицу и достоверно известно что поведение частицы в ходе эксперимента меняется.

Есть так же трек частицы после некоего воздействия на оную. Один, снять несколько нельзя в силу условий эксперимента. Число частиц невелико - около десяти-пятнадцати (ибо дорогие, сложные и возни с ними много, на десять штук тратится почти месяц). Требуется:

1. найти способ выделить тот момент, когда меняется поведение частицы
2. выделить разные типы треков на разных стадиях эксперимента
3. по полученным данным и по последнему треку (после воздействия Х) сказать - изменилось ли ее движение

Собственно пока я тупо складываю все треки вместе, размазываю, получаю некую усредненную по пяти трекам картинку и на нее накладываю итоговый трек. То есть все чисто визуально, на глаз. Что удовлетворительно в случае когда итоговый трек целиком лежит вне полученного пятна, но в менее очевидных случаях хотелось бы иметь некую оценку...

А что за частицы? Нет возможности фото выложить здесь?

угу, фотки в студию.

Частицы типа c57bl/6J Описание можно прочитать здесь. Это лабораторная мышь в некоем лабиринте - требуется проанализировать их поведение. Задача весьма серьезная, связана с нейробиологией памяти; тем не менее наверняка есть какие-то схожие задачи в совершенно иной области (отсюда и моя весьма общая первоначальная формулировка).

Нажмите для просмотра прикрепленного файла - трек, полученный в первый день эксперимента
Нажмите для просмотра прикрепленного файла - трек на пятый день эксперимента. Меняется длина, меняется направление (в центре находится некий объект на который выходит "частица")

А вот трек до и после некоего воздействия:

Нажмите для просмотра прикрепленного файла - до и Нажмите для просмотра прикрепленного файла - после

Требуется их как-то различать - ну или наоборот показывать что различия нет.

А что, если исследовать фрактальные свойства траекторий? Построить зависимость длины траектории как функции шага измерения. Тогда вместо изрезанных треков получим гладкие кривые, которые легче стравнивать

Мысль интересная, но есть один нюанс - дело в том, что петли с малым радиусом скорее всего являются местами, где животное уточняет свое местонахождение. А плавные повороты - это места где оно движется уже зная свои координаты.

И их отождествление может привести к тому, что мы потеряем важную информацию.

Может быть, положение изгибов на зависимости длины трека от шага измерений и будет характеризовать 2 типа поворотов. Если эксперимент повлиял на ориентацию животного, тогда заметно изменится именно изрезанность траектории. Можно еще статистически обработать распределение по величинам углов поворотов (при каком-то произвольно выбранном шаге)