| 講演名 | 2019-03-18 Dynamic PQ : 大規模ベクトル照合のための動的な直積量子化 近藤 真暉(東芝デジタルソリューションズ), 長田 邦男(東芝デジタルソリューションズ), |
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| 抄録(和) | パターン認識の基本問題のひとつに，「似ているデータ」を探すベクトル照合がある．近年ビッグデータが広く扱われるようになり，パターン認識の分野でも大規模な特徴ベクトルデータを扱う事例が増えていることから， 特徴ベクトルの圧縮に基づく大規模高次元特徴ベクトルの近似探索が用いられるようになった．現在は直積量子化（Product Quantization：PQ）がよく用いられるが，すべての部分空間の次元数が同一であることから同一サイズのコードブックを用いた量子化では近似化がうまくいかないという問題があった．本稿では，PQ の部分空間作成法を改良し，部分空間の次元数が動的に変動する動的直積量子化（Dynamic PQ：DPQ）を提案する．そして，複数ドメインを対象とした大規模ベクトル照合実験によって提案手法の有効性を確認する． |
| 抄録(英) | Finding nearest neighbor vectors is one of the fundamental issues in pattern recognition. Since large-scale data is widely used in pattern recognition nowadays, approximate search based on compression of feature vector without large decline of the recall rate is of great interest. In this paper, we propose Dynamic Product Quantization (DPQ) - an improved version of Product Quantization (PQ). We compare PQ and DPQ in point of vector size and the decline of accuracy with large-scale data sets. Experimental results show superiority of DPQ over PQ. |
| キーワード(和) | 大規模ベクトル照合 / 直積量子化 / K-means / 特徴ベクトルサイズ圧縮 / 次元可変 |
| キーワード(英) | Large Scale Vector Matching / Product Quantization / K-means / Vector Size Compression / Dynamic Dimension |
| 資料番号 | BioX2018-58,PRMU2018-162 |
| 発行日 | 2019-03-10 (BioX, PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / BioX |
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| 開催期間 | 2019/3/17(から2日開催) |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 社会と産業における安全・安心を支える認識・認証技術 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) / 鷲見 和彦(青学大) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) / Kazuhiko Sumi(AGU) |
| 副委員長氏名（和） | 井尻 善久(オムロン) / 玉木 徹(広島大) / 今岡 仁(NEC) / 大木 哲史(静岡大) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshihisa Ijiri(Omron) / Toru Tamaki(Hiroshima Univ.) / Hitoshi Imaoka(NEC) / Tetsushi Ohki(Shizuoka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) / 青木 隆浩(富士通研) / 市野 将嗣(電通大) |
| 幹事氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) / Takahiro Aoki(Fujitsu Labs.) / Masatsugu Ichino(Univ. of Electro-Comm.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 入江 豪(NTT) / 牛久 祥孝(東大) / 奥井 宣広(KDDI総合研究所) / 渡部 大志(埼玉工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Go Irie(NTT) / Yoshitaka Ushiku(Univ. of Tokyo) / Norihiro Okui(KDDI Research) / Daishi Watabe(Saitama Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Biometrics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Dynamic PQ : 大規模ベクトル照合のための動的な直積量子化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Dynamic Product Quantization for Large Scale Vector Matching |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 大規模ベクトル照合 / Large Scale Vector Matching |
| キーワード(2)（和/英） | 直積量子化 / Product Quantization |
| キーワード(3)（和/英） | K-means / K-means |
| キーワード(4)（和/英） | 特徴ベクトルサイズ圧縮 / Vector Size Compression |
| キーワード(5)（和/英） | 次元可変 / Dynamic Dimension |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 近藤 真暉 / Masaki Kondo |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東芝デジタルソリューションズ(株)(略称：東芝デジタルソリューションズ) Toshiba Digital Solutions Corporation(略称：Toshiba Digital Solutions) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 長田 邦男 / Kunio Osada |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東芝デジタルソリューションズ(株)(略称：東芝デジタルソリューションズ) Toshiba Digital Solutions Corporation(略称：Toshiba Digital Solutions) |
| 発表年月日 | 2019-03-18 |
| 資料番号 | BioX2018-58,PRMU2018-162 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | BioX-512,PRMU-513 |
| ページ範囲 | pp.169-174(BioX), pp.169-174(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-03-10 (BioX, PRMU) |