講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-05-20 14:00
四元数領域におけるアダマール符号離散ハッシング 末安 学(北九州市大)・○京地清介(工学院大)・上瀧 剛(熊本大) SIP2022-23 BioX2022-23 IE2022-23 MI2022-23 |
抄録 |
(和) |
本論文では,実数値カーネル変換(Real-valued Kernel Transform: $mathbb{R}$KT)に基づく実数領域上の教師ありアダマール符号化離散ハッシング($mathbb{R}$-HCSDH)を,複素数/四元数KT(Complex-valued/Quaternion-valued KT: $mathbb{C}$KT/$mathbb{H}$KT)に基づく複素数/四元数領域上のHCSDH($mathbb{C}$-HCSDH/$mathbb{H}$-HCSDH)に拡張する.教師あり離散ハッシュは,高速なデータ検索の基盤技術として近年注目されている.SDHではハッシュ関数を効率的に学習することが重要であり,これまでに多くの手法が提案されている.その中でもHCSDHはアダマール符号を導入することで学習過程を簡略化し,かつ高い検索精度が実現できることを示している.HCSDHを含むSDHに関する多くの研究はハッシュ関数学習に焦点を当てている.一方特徴ベクトルを生成するSDHの初期段階であるKTも性能に影響を与えるが,あまり注目されていない.このため,本研究では,より効果的なKTを設計することを目的としている.従来のKTは,学習データから選ばれた各アンカーと入力データとの距離のみを考慮する$mathbb{R}$KTであるため,等距離にある2つのアンカーを区別することができない.この問題を解決するために,入力データと各アンカー間の距離だけでなく,角度も考慮する$mathbb{C}$KT/$mathbb{H}$KTを導入する
.さらに$mathbb{C}$KTと$mathbb{H}$KTを用いたHCSDHモデルにおいてもアダマール符号が最適であることを検証する.実験では,$mathbb{C}$-HCSDHと$mathbb{H}$-HCSDHは(クロスモーダル)データ検索において$mathbb{R}$-HCSDHよりも高い検索精度することを示す. |
(英) |
This paper extends Hadamard-coded supervised discrete hashing on real domain (termed as $mathbb{R}$-HCSDH) using a real-valued kernel transformation ($mathbb{R}$KT) to one on complex/quaternion domain (termed as $mathbb{C}$-HCSDH/$mathbb{H}$-HCSDH) using complex/quaternion-valued KTs ($mathbb{C}$KT/$mathbb{H}$KT). Supervised discrete hashing has recently attracted for its efficiency in data retrieval. Efficient learning of a hashing function is at the core of SDH, and many methods have been proposed. Among them, HCSDH simplifies the learning process by introducing Hadamard codes and shows its efficiency. Although many studies on SDH, including HCSDH, focus on hashing function learning, KT, which is an initial step of SDH to generate a feature vector, also affects performance but has received less attention. This motivates us to establish more effective KTs in this work. Since conventional KTs are $mathbb{R}$KTs that only consider the distance between the input data and each anchor chosen from a training dataset, it cannot distinguish two anchors being equidistant. To solve this problem, we introduce $mathbb{C}$KT/$mathbb{H}$KT to consider not only the distance but also the angle between the input data and each anchor. Moreover, under the $mathbb{C}$KT and the $mathbb{H}$KT, we verify that Hadamard codes are still optimal for the HCSDH model. Experimental results show $mathbb{C}$-HCSDH and $mathbb{H}$-HCSDH outperform $mathbb{R}$-HCSDH in (cross-modal) data retrieval. |
キーワード |
(和) |
バイナリハッシング / アダマール符号 / 離散ハッシング / カーネル変換 / 複素数 / 四元数 / / |
(英) |
Binary Hashing / Hadamard Code / Discrete Hashing / Kernel Transformation / Complex Number / Quaternion Number / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 28, SIP2022-23, pp. 117-122, 2022年5月. |
資料番号 |
SIP2022-23 |
発行日 |
2022-05-12 (SIP, BioX, IE, MI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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