出現確率の幾何学的性質を用いたセグメント高速探索法(テーマセッション: 時系列・大規模メディア処理, データ工学とメディア理解との融合)
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概要
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セグメントの高速探索法であるActive探索法をより効率化するためにクラスタリングによる枝刈手法が提案されている。本報告では出現確率の時系列の幾何学的な性質を利用したセグメント探索法を述べその有効性を実験的に評価する。提案法は数学的な距離の持つ三角不等式を用いて枝刈判定を行う方法である。高速化のために時系列の区分化及びクラスタリングにより作成する代表ベクトル間の距離行列を用いる。実験の結果、従来のActive探索法に比べて26-36倍程度の高速化が実現できること、さらに提案法と二分探索法を組み合せることによりさらに高速化が可能であることを示す。
- 2005-06-09
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