| 講演名 | 2013-11-13 Gaussian Sparse Hashing(ポスターセッション,第16回情報論的学習理論ワークショップ) 鈴木 幸一郎, 安倍 満, 佐藤 育郎, |
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| 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. |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | binary codes / approximate image retrieval / approximate nearest neighbor searching / sparse matrix |
| 資料番号 | IBISML2013-56 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2013/11/5(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 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 | Information-Based Induction Sciences and Machine Learning (IBISML) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Gaussian Sparse Hashing(ポスターセッション,第16回情報論的学習理論ワークショップ) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Gaussian Sparse Hashing |
| サブタイトル（和） | |
| 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） | 類似画像検索 / approximate image retrieval |
| キーワード(3)（和/英） | 近似最近傍探索 / approximate nearest neighbor searching |
| キーワード(4)（和/英） | 疎行列 / sparse matrix |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 鈴木 幸一郎 / Koichiro SUZUKI |
| 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 DENSO ITLABORATORY, INC. |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 安倍 満 / Mitsuru AMBAI |
| 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 DENSO ITLABORATORY, INC. |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 佐藤 育郎 / Ikuro SATO |
| 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 DENSO ITLABORATORY, INC. |
| 発表年月日 | 2013-11-13 |
| 資料番号 | IBISML2013-56 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | 286 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |