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

研究課題

研究課題/領域番号	23680008
研究種目	若手研究(A)
配分区分	補助金
研究分野	メディア情報学・データベース
研究機関	公立はこだて未来大学
研究代表者	寺沢憲吾公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 准教授 (10435985)
研究期間 (年度)	2011-04-01 – 2015-03-31
研究課題ステータス	完了 (2014年度)
配分額 *注記	19,630千円 (直接経費: 15,100千円、間接経費: 4,530千円) 2014年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円) 2013年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円) 2012年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円) 2011年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
キーワード	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
研究成果の概要	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。1000万画像からなるデータベースに対し、ユークリッド距離を用いる場合にはSLSH(Spherical LSH)、インタセクション類似度を用いる場合には改良版LSHをそれぞれ適用し、一定の成果を得た。

報告書

(5件)