複数のバイナリコードを利用した高速な類似探索法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST13119

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2013/11/24

タイトル(英語): Fast Similarity Search Using Multiple Binary Codes

著者名: 白川 真一(青山学院大学)

著者名(英語): Shinichi Shirakawa(Aoyama Gakuin University)

キーワード: 類似探索|画像検索|機械学習|Similarity Search|Image Retrieval|Machine Learning

要約(日本語): 類似探索を高速化する方法の一つに，連続値の特徴量をバイナリ列に変換しハミング距離を利用する方法がある．この方法においてデータ数に依存しない類似探索を利用するためにハッシュテーブルを利用することが考えられるが，ビット数が長い場合にハッシュテーブルへの問い合わせが増大してしまう問題がある．これに対して本報告では，複数のバイナリ列を利用することで長いハミング距離のデータ問い合わせを行わない方法を考えるとともに，バイナリハッシュ関数の学習について検討を行う．

要約(英語): One of the fast similarity search techniques is a binary hashing method that transforms a real-valued vector into a binary code.The similarity between two binary codes is measured by their hamming distance.In this method, a hash table is often used for realizing the constant order similarity search.The accesses of the hash table increase when the number of bits is long.In this report, we consider the method that does not access the data with long hamming radius by using multiple binary codes.Then, we propose the learning method of the binary hash functions for this case.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 704 Kバイト