2011 Fiscal Year Annual Research Report
高次元特徴量ベクトルの最近傍探索を行う改良型LSHアルゴリズムの研究
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23680008
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Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
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| Research Institution | Future University-Hakodate |
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Principal Investigator |
寺沢 憲吾 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 助教 (10435985)
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| Keywords | アルゴリズム / 画像、文章、音声等認識 / コンテンツ・アーカイブ |
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| Research Abstract |
本研究は、大量に蓄積された高次元ベクトルデータから、問い合わせデータに最も近いデータを高速に探索する最近傍探索アルゴリズムを開発することを目的としている。本年度は、既に開発しているSLSH (Spherical LSH)をベースに、正多胞体の頂点に限らないシード点配置による影響を確認するための予備実験を行うとともに、既往の方法について、大容量メモリ搭載のコンピュータを用いた場合の実測時間の測定や、実際の画像データセットから得られた特徴量を用いて検索精度を確認する実験を行った。その結果、実測時間の測定に関しては、前処理部分と検索本体部分のそれぞれについて、設定パラメータによる実測時間の変化度合いがおおむね理論推計値に近い値として得られることが確認できた。ただし、実験条件によっては、一部で改良の余地がある部分が観測されたため、その点の修正は次年度以降の継続課題とした。また、実際の画像データセットから得られた特徴量を用いての実験の結果、本手法は実データ(ランダムに作成された人工データに比べて、データに不規則な偏りが多いと思われる)に対しても、おおむね良好な精度で検索が可能であることを、100万画像までのデータに対して確認できた。またこれらの成果を論文にとりまとめ、国際会議IWAIT2012において、"Effectiveness of image searching with LSH algorithms"として発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
おおむね順調に進展している
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| Strategy for Future Research Activity |
当初研究計画に基づき、引き続き研究を推進していく。
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