B+木を用いた補助記憶装置上での近似最近傍探索(テーマ関連セッション6,コンピュータビジョンとパターン認識のための学習理論)
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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が,高次元空間での最近傍探索の高速化は困難である.このため,近年,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研究されている.従来から,木探索を用いた最近傍探索に許容誤差を導入したApproximate Nearest Neighbor(ANN)や,ハッシュ型のLocality Sensitive Hashing(LSH)がよく知られている.特にLSHは,探索精度と探索時間の関係が明確であり,近年特に注目を集めている.このLSHを,格納するデータの分布を利用したPrincipal Component Hashing(PCH)は,p-stable LSHよりもさらに高速であり,格納されたデータから離れた部分にクエリが与えられても探索に失敗することがないという利点がある.しかし,従来の最近傍探索法はメモリ上にデータを展開してから探索を行うため,1)起動から探索開始までに要する時間が長い,2)扱うデータベースがメモリに乗らないほど大きなサイズになると探索が行えない,等の問題がある.そこで本研究では,PCHで扱うデータのハッシュ値をB+木の構造を持つファイルに格納することにより,主メモリではなく補助記憶装置の上で近似最近傍探索を行う手法を提案する.これにより,メモリに乗らないほど大きなデータベースでも探索が行え,しかもOSのメモリキャッシュ機能により,類似したクエリに対しては探索を繰り返すほど高速になることを確認した.
- 2009-03-06
著者
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