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講演抄録/キーワード
講演名 2015-09-04 10:15
Nested Lattice Hashing Scheme for Similarity Search Applications
Thanh Xuan NguyenRicardo Antonio Parrao HernandezBrian Michael KurkoskiJAISTIT2015-37
抄録 (和) This research targets improving similarity search efficiency using a nested lattice hashing scheme. Similarity search has been established as a fundamental paradigm for a variety of applications, including information retrieval, data mining, multimedia database searching and machine learning. In principle, the similarity search problem is to find the object (e.g., image, sound, video, file) most similar to a given object in a set of objects, which are usually represented by a collection of real number feature vectors in Euclidean space. On the other hand, lattices form effective structures for various geometric, coding and quantization problems. This research takes advantage of lattices for quantizing feature vectors to hash values. The goal is to develop a lattice-based hashing scheme such that there is a proportional relationship between Euclidean distance and a metric we call first difference distance between features vectors. The proposed two-dimensional nested lattice code reduces the normalized mean square error (NMSE) by 20% compared to two-dimensional Gray code. 
(英) This research targets improving similarity search efficiency using a nested lattice hashing scheme. Similarity search has been established as a fundamental paradigm for a variety of applications, including information retrieval, data mining, multimedia database searching and machine learning. In principle, the similarity search problem is to find the object (e.g., image, sound, video, file) most similar to a given object in a set of objects, which are usually represented by a collection of real number feature vectors in Euclidean space. On the other hand, lattices form effective structures for various geometric, coding and quantization problems. This research takes advantage of lattices for quantizing feature vectors to hash values. The goal is to develop a lattice-based hashing scheme such that there is a proportional relationship between Euclidean distance and a metric we call first difference distance between features vectors. The proposed two-dimensional nested lattice code reduces the normalized mean square error (NMSE) by 20% compared to two-dimensional Gray code.
キーワード (和) Nested lattice / hashing scheme / similarity search / first difference distance / / / /  
(英) Nested lattice / hashing scheme / similarity search / first difference distance / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 115, no. 214, IT2015-37, pp. 19-24, 2015年9月.
資料番号 IT2015-37 
発行日 2015-08-28 (IT) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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PDFダウンロード IT2015-37

研究会情報
研究会 IT  
開催期間 2015-09-04 - 2015-09-04 
開催地(和) 白山菖蒲亭 
開催地(英) Hakusan Shobutei 
テーマ(和) 誤り訂正符号,一般(「誤り訂正符号のワークショップ」と併催) 
テーマ(英) error correcting codes, general 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IT 
会議コード 2015-09-IT 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Nested Lattice Hashing Scheme for Similarity Search Applications 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Nested lattice / Nested lattice  
キーワード(2)(和/英) hashing scheme / hashing scheme  
キーワード(3)(和/英) similarity search / similarity search  
キーワード(4)(和/英) first difference distance / first difference distance  
キーワード(5)(和/英) /  
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) Thanh Xuan Nguyen / Thanh Xuan Nguyen /
第1著者 所属(和/英) Japan Advanced Institute of Science and Tecnology (略称: 北陸先端大)
Japan Advanced Institute of Science and Tecnology (略称: JAIST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Ricardo Antonio Parrao Hernandez / Ricardo Antonio Parrao Hernandez /
第2著者 所属(和/英) Japan Advanced Institute of Science and Tecnology (略称: 北陸先端大)
Japan Advanced Institute of Science and Tecnology (略称: JAIST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Brian Michael Kurkoski / Brian Michael Kurkoski /
第3著者 所属(和/英) Japan Advanced Institute of Science and Tecnology (略称: 北陸先端大)
Japan Advanced Institute of Science and Tecnology (略称: JAIST)
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講演者
発表日時 2015-09-04 10:15:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IT 
資料番号 IEICE-IT2015-37 
巻番号(vol) IEICE-115 
号番号(no) no.214 
ページ範囲 pp.19-24 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-IT-2015-08-28 


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