空間分割と直交変換の統合による高次元最近傍探索の高速化(テーマセッション(2),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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事例に基づく学習や認識において,最近傍探索技術は重要な基礎技術として位置づけられる.従来,最近傍探索の高速化技術として様々な手法が提案されているが,これらのほとんどの手法は最近傍候補の絞り込みによる手法である.しかし,30次元を超える高次元空間ではこれらの手法はほとんど全探索となり,画像を直接扱うような,数千から数万次元で有効な最近傍探索の高速化手法は提案されていない.本研究では,K-D TreeやANNで採用されている空間分割に基づく絞り込み手法に,主成分分析による直交変換を統合することで,高次元でも有効な最近傍探索の高速化手法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-03-09
著者
-
和田 俊和
和歌山大学システム工学部
-
加藤 丈和
和歌山大学 システム工学部
-
加藤 丈和
和歌山大学システム工学研究科
-
加藤 丈和
産業技術総合研究所知能システム研究部門:和歌山大学システム工学部情報通信システム学科
-
和田 俊和
和歌山大学
-
加藤 丈和
和歌山大学
-
荒井 英剛
和歌山大学システム工学部
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