概算距離の精度向上による近似最近傍探索の高速化(テーマセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習)
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概要
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登録されたデータからクエリに最も近いものを探し出す最近傍探索問題では,探索誤りを許容することで計算時間を大幅に削減することができ,これを近似最近傍探索問題と呼ぶ.近似最近傍探索は一般に,最近傍点となる確率の高い点を選択し,それらとクエリとの距離を計算するという2段階の処理で実現され,前者が手法の良し悪しを決定する.本稿では,この処理で用いる「概算距離」を計算量を増やすことなく,より高精度に推定することにより,高精度かつ高速な近似最近傍探索,を実現する手法を提案する.実験の結果,50%の精度で比較すると従来手法[1]と比べて,64次元のデータで約4倍,256次元のデータで約2.5倍の処理速度を得ることが確認できた.
- 2011-08-29
著者
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