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J-GLOBAL ID：201002242559709723   整理番号：10A0869066

最隣接探索の効率を増加させるセルラクラス符号化方式

CELLULAR CLASS ENCODING APPROACH TO INCREASING EFFICIENCY OF NEAREST NEIGHBOR SEARCHING

著者 (3件)： HUGGINS Mark (Oasis Systems, Inc.) ,  LAWSON Aaron (RADC, Inc.) ,  SMOLENSKI Brett (RADC, Inc.)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2010 Vol.5  ページ： 3850-3853  発行年： 2010年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最隣接探索(NSS)は一般的な階層化手法であるが,10より大きな次元に対しては,その全数探索型(BF)実装は非効率的である。セルラクラス符号化(CCE)方式を提案し,14次元のデータセットに対してBF法に比べて1.1~1.7倍速いことを示した。さらに境界のあるデータセット(bounded sets)に適用した場合は,CCEはBFに対してフルサーチ等価である。ベクトル量子化スピーカ識別をテストベッドとして用いて,CCEの有用性を実証した。

シソーラス用語： *話者認識 ,  問題 ,  階層構造 ,  集合 ,  ベクトル量子化 ,  試験装置 ,  *音声符号化
準シソーラス用語： CELP方式 ,  データセット ,  テストベッド ,  階層化 ,  最近傍問題

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 探索 ,  符号化方式