効率的な距離計算戦略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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本論文では,高次元空間での最近傍探索の高速化について検討する.従来の最近傍探索の高速化手法には,最近傍候補の絞り込みと,距離計算の打ち切りとがある.前者は,高次元空間ではほとんど全探索になってしまい,後者は,次元数が高い場合でも,高速化が可能である.本手法では,さらに,より効率的な距離計算の打ち切りを行うために,基底を寄与率の順にソートする直交変換と,入力パターンとの距離を計算する最近傍候補の並び換えを行う.顔画像データベースを用いた実験では,従来手法よりも提案手法が高速であることを確認した.
- 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
-
武本 浩二
和歌山大学大学院 システム工学研究科
-
和田 俊和
和歌山大学
-
加藤 丈和
和歌山大学
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