| 講演名 | 2006-06-15 分散コーディングによる高次元の最近傍探索(一般セッション(1),データ工学とメディア理解との融合) 小林 卓夫, 中川 正樹, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本論文では、一つのベクトルを多数のベクトルで表現し、符号化して記憶するという分散コーディングの考えを利用して、高次元球面空間の高速な近似最近傍探索アルゴリズムを構築する。プログラムに実装し、人工データを用いて実験をした。高次元、大量のプロトタイプにおいて、代表的な最近傍探索プログラム"ANN"よりも優れた性能が得られた。 |
| 抄録(英) | In this paper we propose a fast approximate nearest neighbor search algorithm in a high dimensional spherical space using an idea called "distributed coding" which is to represent a vector by a set of many vectors and encode them efficiently. We implemented the algorithm and tested it with synthetic data. The results show that the proposed method exceeds a popular approximate nearest neighbor library, "ANN" in search time and accuracy in the case of higher-dimension and a large number of prototypes. |
| キーワード(和) | 近似最近傍探索 / 分散コーディング / k-d tree / Locality Sensitive Hashing |
| キーワード(英) | Approximate Nearest Neighbor / Distributed Coding / k-d tree / Locality Sensitive Hashing |
| 資料番号 | DE2006-3,PRMU2006-41 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
|---|---|
| 開催期間 | 2006/6/8(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Data Engineering (DE) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 分散コーディングによる高次元の最近傍探索(一般セッション(1),データ工学とメディア理解との融合) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Higher-dimensional Nearest Neighbor Search by Distributed Coding |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 近似最近傍探索 / Approximate Nearest Neighbor |
| キーワード(2)（和/英） | 分散コーディング / Distributed Coding |
| キーワード(3)（和/英） | k-d tree / k-d tree |
| キーワード(4)（和/英） | Locality Sensitive Hashing / Locality Sensitive Hashing |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小林 卓夫 / Takao KOBAYASHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 1X研究所 1X Laboratory |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中川 正樹 / Masaki NAKAGAWA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京農工大学大学院工学研究科 Graduate School of Technology, Tokyo University of Agriculture and Technology |
| 発表年月日 | 2006-06-15 |
| 資料番号 | DE2006-3,PRMU2006-41 |
| 巻番号（vol） | vol.106 |
| 号番号（no） | 97 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |