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講演抄録/キーワード
講演名 2013-11-13 15:45
[ポスター講演]Gaussian Sparse Hashing
鈴木幸一郎安倍 満佐藤育郎デンソーITラボ
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 高次特徴をより次元数の低い2 値コードに置き換えるバイナリハッシング法は,高速な検索スピード及び低い保持コストのため,近似最近傍探索に使われるようになった.ハッシュ関数の学習においては,元々の高次特徴空間での類似性を保持することが必要である.本稿では,類似性を保つためのコスト関数を定義し,データの分布がガウス分布であると仮定し,ハッシュ関数を学習する手法を提案する.その上でより高速な符号化のために,ハッシュ関数のスパース化を実施した.公開データセットを用いた実験によって,提案手法の有効性を確認した. 
(英) Binary hashing has been widely used for Approximate Nearest Neighbor(ANN) search due to fast query
speed and less storage cost. It is important for hashing functions to preserve a similarity of data space. We introduce
a novel concept for preserving the similarity, a robustness index and an error cost function, and propose a hashing
function learning method by optimizing the cost function with an assumption the data has Gaussian probability
density function. Furthermore, we expand this method to learn a sparse hash function for faster coding. It is
demonstrated that proposed methods have comparable level of similarity preservation to the existing methods.
キーワード (和) バイナリコード / / 類似画像検索 / 近似最近傍探索 / 疎行列 / / /  
(英) binary codes / / approximate image retrieval / approximate nearest neighbor search / sparse matrix / / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 286, IBISML2013-56, pp. 155-160, 2013年11月.
資料番号 IBISML2013-56 
発行日 2013-11-05 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2013-11-10 - 2013-11-13 
開催地(和) 東京工業大学 蔵前会館 
開催地(英) Tokyo Institute of Technology, Kuramae-Kaikan 
テーマ(和) 第16回情報論的学習理論ワークショップ & 第2回IBISMLチュートリアル 
テーマ(英) The 16th IBIS Workshop & The 2nd IBIS Tutorial 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2013-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Gaussian Sparse Hashing 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Gaussian Sparse Hashing 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) バイナリコード / binary codes  
キーワード(2)(和/英) /  
キーワード(3)(和/英) 類似画像検索 / approximate image retrieval  
キーワード(4)(和/英) 近似最近傍探索 / approximate nearest neighbor search  
キーワード(5)(和/英) 疎行列 / sparse matrix  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 鈴木 幸一郎 / Koichiro Suzuki / スズキ コウイチロウ
第1著者 所属(和/英) 株式会社 デンソーアイティーラボラトリ (略称: デンソーITラボ)
Denso IT Laboratory, Inc. (略称: Denso IT Labo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 安倍 満 / Mitsuru Ambai / アンバイ ミツル
第2著者 所属(和/英) 株式会社 デンソーアイティーラボラトリ (略称: デンソーITラボ)
Denso IT Laboratory, Inc. (略称: Denso IT Labo)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 育郎 / Ikuro Sato / サトウ イクロウ
第3著者 所属(和/英) 株式会社 デンソーアイティーラボラトリ (略称: デンソーITラボ)
Denso IT Laboratory, Inc. (略称: Denso IT Labo)
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講演者
発表日時 2013-11-13 15:45:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2013-56 
巻番号(vol) IEICE-113 
号番号(no) no.286 
ページ範囲 pp.155-160 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-IBISML-2013-11-05 


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