| 研究課題/領域番号 |
15K12025
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
マルチメディア・データベース
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
相澤 清晴 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (20192453)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2015年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 直積量子化 / 最近傍探索 / 大規模検索 / 検索効率 / メモリ効率 / 非凸最適化 / Kmeans / 大規模画像検索 |
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| 研究成果の概要 |
大規模画像に対する高速最近傍探索の有力技術の一つが直積量子化(PQ)である。この直積量子化に対して、飛躍的に計算効率、メモリ効率を高めることを目的として、以下の研究を行った。
（１）効率的な密空間分割ＰＱ：複数のクラスタ中心ベクトルの組み合わせによる効率的な密な空間分割による最近傍探索 （２）PQTable：ハッシュテーブルを用いた直積量子化の効率化（３）PQkmeans: 大規模クラスタリングを可能にするPQ領域での高速、省メモリなkmeans （４）Residual Expansionアルゴリズム：kmeans等の非凸最小二乗問題に対する効果的な高速最小化手法
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