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隨著行動通訊裝置的普及，要取得不同物件的地理位置資料比以往更加方便與容易。也因為如此，藉由辨識在空間或時間上接近的移動群組以便進行商業行銷、犯罪
偵測或者是學術性研究的應用也越來越普遍。雖然目前最先進的定位儀器可以將量測誤差降低至十公尺以下，但也只限定於特殊用途並且收費昂貴，例如：軍事科技。在我們一般用途與日常使用的定位儀器，其誤差可能由十到一百公尺不等。這樣的誤差相對來說可能致使我們在發掘群組的精確度上產生懷疑。也因為如此，本篇論文驗證了由量測誤差所造成對於辨識移動群組正確性的影響，並採用Kalman Filter 和 RTS smoothing
的修正方式，企圖將由量測所產生的誤差降至最低，以提高發掘群組資訊的精確度與可信度。在大部分的情況下，修正後的資料能產生更多正確的移動群組，然而，
當量測誤差很小且物體移動的速度較緩和時，由量測的資料直接產生的移動群組反而能得到較佳的結果。
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