木構造を利用した自然画像の部分領域検索とフラクタル圧縮・マイニングへの応用(離散系と機械学習,テキスト・Webマイニング,一般)
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概要
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本稿では,自然画像中にある類似部分領域検索を木構造を利用することによって高速化する手法を提案する.さらに,その直接の応用であるフラクタル圧縮によって性能を評価し,全体画像からのデータマイニングに適用することを目指す.検索対象となる部分領域集合を4等分割し,各領域の濃淡を実数の2進表現によるビットプレーンを用いてコード化することで索引木と呼ばれる木を生成する.そして,索引木を用いることにより,クエリに類似する部分領域を高速に検索できることを実証する.データマイニングへの応用に対しては,1枚の画像から複数の索引木を生成し,頻出なパス集合を発見する手法を提案する.実験では,画像から得られる頻出パスの個数については画像ごとに違いが見られ,特徴としてとらえることが示せた.
- 2011-03-21
著者
-
山本 章博
京都大学情報学研究科
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山本 章博
北海道大学工学研究科・知識メディアラボラトリー
-
杉山 麿人
京都大学情報学研究科
-
杉山 麿人
京都大学情報学研究科:(独)日本学術振興会
-
福村 貴志
京都大学情報学研究科
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