インテグラルイメージを用いた主成分木による画像の最近傍探索の高速化(一般セッション(3),ユビキタス情報社会と複合現実感のためのパターン認識・メディア理解)
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概要
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事例に基く学習や認識において,最近傍探索は電要な基礎技術として位置づけられる.これまでにも,様々な最近傍探索アルゴリズムが提案されているが,数千から数万次元の画像データに対する効率の良い探索手法は存在しない.この問題に対し我々は,画像データの分布の偏りを利用し,kd-treeを主成分分析により得られる主軸を分割軸とするように改良した主成分木を提案している.しかし,この手法では探索時に入力画像と各分割軸との内積計算が必要であるため,十分な速度向上が達成できなかった.そこで本報告では,インテグラルイメージを利用して画像の内積計算を高速化し,それを用いて画像の最近傍探索を高速化する方法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-01-12
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
-
藤原 純也
和歌山大学システム工学部
-
荒井 英剛
和歌山大学システム工学部
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