一般分布に対するPrincipal Component Hashing(一般セッション4,三次元画像,多視点画像)
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概要
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最近傍探索は,事例ベース画像処理・解析などに用いられる重要な処理である.しかし,高次元空間での最近傍探索の高速化は困難であるため,近似最近傍を求めることによって探索の高速化を図るという方法が提案されている.Approximate Nearest Neighbor(ANN)やLocality Sensitive Hashing(LSH)などがその典型例である.特にLSHでは誤差比の期待値と計算量の関係が明確であるため,近年特に脚光を浴びている.しかし,LSHは,プロトタイプの分布を参照せずにハッシュ値を計算するため,探索が失敗する,あるいは探索に時間がかかる,という場合がある.我々は,プロトタイプの分布を利用するハッシュ型近似最近傍探索の手法Principal Component Hashing(PCH)を提案し,これらの問題点を解決した.本報告では,PCHで導入した「プロトタイプ分布は正規分布で近似できる」という仮定を取り除いた手法A-PCHとその性質について述べる.実験結果からA-PCHは,LSHやANN,さらに従来のPCHと比べると,同じ精度でより高速であることを確認した.
- 2008-03-03
著者
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