回答編集履歴
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[Fréchet距離の計算アルゴリズム](https://qiita.com/takilog/items/9dba1db42fe6f75587df)
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基本的には質問と同じ考えで、２曲線のとおる順番とかたちの類似性を測る尺度（距離）となっています。
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この距離をじっさいに解く方法はいろいろあるようなのですが、曲線を離散的な複数の線分として捉えた場合、[Dynamic Time Warping](https://data-analysis-stats.jp/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92/dtwdynamic-time-warping%E5%8B%95%E7%9A%84%E6%99%82%E9%96%93%E4%BC%B8%E7%B8%AE%E6%B3%95/)という手法で解けるようです。
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この距離をじっさいに解く方法は[Fast Discrete Fréchet Distance](https://towardsdatascience.com/fast-discrete-fr%C3%A9chet-distance-d6b422a8fb77)といった記事にも記載あるようにいろいろあるようなのですが、曲線を離散的な複数の線分として捉えた場合、[Dynamic Time Warping](https://data-analysis-stats.jp/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92/dtwdynamic-time-warping%E5%8B%95%E7%9A%84%E6%99%82%E9%96%93%E4%BC%B8%E7%B8%AE%E6%B3%95/)という手法で解けるようです。
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今回はこの「Fréchet distance（フレシェ距離）」という考えが得られたことで、回答をクローズします。
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コメント、回答いただいた皆様ありがとうございました。
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とりあえず回答。
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`line segments`, `path`, `curve`, `similar`, `distance`といった単語で検索した結果、「Fréchet distance（フレシェ距離）」を見つけました。
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[Fréchet distance](https://en.wikipedia.org/wiki/Fr%C3%A9chet_distance)
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[Fréchet距離の計算アルゴリズム](https://qiita.com/takilog/items/9dba1db42fe6f75587df)
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基本的には質問と同じ考えで、２曲線のとおる順番とかたちの類似性を測る尺度（距離）となっています。
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この距離をじっさいに解く方法はいろいろあるようなのですが、曲線を離散的な複数の線分として捉えた場合、[Dynamic Time Warping](https://data-analysis-stats.jp/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92/dtwdynamic-time-warping%E5%8B%95%E7%9A%84%E6%99%82%E9%96%93%E4%BC%B8%E7%B8%AE%E6%B3%95/)という手法で解けるようです。
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今回はこの「Fréchet distance（フレシェ距離）」という考えが得られたことで、回答をクローズします。
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コメント、回答いただいた皆様ありがとうございました。
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