最近傍探索・識別技術と画像理解(機械学習による自然言語処理・言語処理を利用したメディア理解, 学習理論とパターン認識メディア理解, 機械学習による自然言語処理・言語処理を利用したメディア理解, 一般)
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概要
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最近傍探索技術は, 最近傍識別をはじめとして, Iterative Closest Point (ICP)アルゴリズム, データベース検索など, 幅広い分野で頻繁に用いられる最も基礎的な情報処理技術の一つである.最近傍探索を総当り計算で行うと, 蓄積されたデータ(プロトタイプ)数が増加した場合, 膨大な計算時間が必要となるため, これまで様々な高速化アルゴリズムが提案されてきた.代表的なもとのしては, kd木, (M) VPtree, (L) AESA, などがあるが, これらはそれぞれ得意な条件があるため, 同等に比較することはできない.本稿ではまず, これらの分類を行うとともにその性質について説明し, 画像理解の問題への応用事例を示す.次に, 一応用例である最近傍識別技術に目を移し, 最近傍識別の高速化方法にはどのような方法がありうるのかについて解説を行い, さらに画像理解への応用事例を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-02-18
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