相互写像に基づくベクトル集合間類似度とその上限値(一般セッション(4))(CVのためのパターン認識・学習理論の新展開)
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概要
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画像をフラクタル圧縮して得られるフラクタル符号の類似検索手法を検討している.この検索手法では,フラクタル符号をベクトル集合と見なし,ベクトル集合間の類似度を用いて検索を行う.ベクトル集合間の類似度計算コストは高く,検索時間に実用上の問題があったが,類似度の上限値を用いて類似度算出の対象数を削減する手法により大幅な改善を実現した.本稿では,この既報告の上限値を拡張し,部分集合に基づく新たな上限値設定法を提案する.この新たな上限値は,既提案の上限値を一般化したものであり,部分集合の取り方によって多様な上限値設定が可能となる.上限値設定法の詳細と,部分集合の扱いを説明した後,画像検索への適用結果を示す.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-09-03
著者
-
横山 貴紀
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
横山 貴紀
電気通信大学
-
古賀 久志
電気通信大学大学院情報システム学研究所情報システム設計学専攻
-
渡辺 俊典
電気通信大学
-
古賀 久志
電気通信大学 大学院 情報システム学研究科
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