1,000万ページのデータベースを対象とした実時間文書画像検索のためのメモリ削減と安定性向上(テーマセッション,文字・文書の認識と理解)

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
本稿では,Locally Likely Arrangement Hashing (LLAH)を用いた実時間検索が可能な大規模文書画像検索法を提案する.LLAHは高いロバスト性を実現するために,必要メモリ量が多いという問題がある.また,大規模化に対処するには,特徴量の識別性・安定性が十分でないという問題もある.これらの問題点を解決するため,以下の3点の改良を施す.第1は,ハッシュに保存する特徴点をサンプリングすることによる必要メモリ量の削減である.第2は,特徴量の次元数を増加させることによる識別性向上である.第3は,特徴量の冗長な次元を削除することによる安定性向上である.実験により,これらの改善によって必要メモリ量が約50%削減されることが確認された.また,提案手法を用いて1,000万ページのデータベースを作成し実験を行ったところ,精度99.4% ,処理時間38msで検索可能であることが確認された.
2011-03-03

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク