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J-GLOBAL ID：201002266371507151   整理番号：10A0162292

空間的に関連した画像の大規模発見

Large-Scale Discovery of Spatially Related Images

著者 (2件)： CHUM Ondrej (Czech Technical Univ., Prague, CZE) ,  MATAS Jiri (Czech Technical Univ., Prague, CZE)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 32  号： 2  ページ： 371-377  発行年： 2010年02月 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： min-Hashアルゴリズムに基づいて,空間的に重複した画像のクラスタ発見を行うランダマイズドデータマイニング手法を提案した。ここではまず,教師なしオブジェクトおよびシーンの発見問題に関する関連研究の紹介を行った。次に,提案のmin-Hashを用いたデータマイニングに関しては,min-Hashアルゴリズムに関しては,ハッシング方式,類似度推定,空間コンシステンシー,などについて述べ,クラスタシードの生成,シードの成長,空間的検証,について議論を行った。実データ上でシード生成確率が十分高くなるかどうかの評価実験を行い,シード生成成功率,100K Oxfordランドマークデータベース上でのクラスタリング,500万個の画像上での大規模クラスタリング,に関する評価結果を示した。

シソーラス用語： *クラスタ分析 ,  *画像分析 ,  ハッシング ,  *データマイニング ,  度 ,  類似性 ,  確率 ,  評価試験 ,  画像データベース ,  大規模系 ,  成功率
準シソーラス用語： *画像クラスタリング ,  成功確率 ,  類似度

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 大規模 ,  発見