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J-GLOBAL ID：201202217837334094   整理番号：12A1253697

局所性敏感ハッシングに基づく適応平均値シフトクラスタリングアルゴリズム

An adaptive mean shift clustering algorithm based on locality-sensitive hashing

著者 (7件)： ZHANG Xinhong (Computing Center, Henan Univ., Kaifeng 475001, CHN) ,  ZHANG Xinhong (Inst. of Image Processing and Pattern Recognition, Henan Univ., Kaifeng 475001, CHN) ,  CUI Yanbin (Coll. of Computer and Information Engineering, Henan Univ., Kaifeng 475001, CHN) ,  LI Duoyi (Dep. of Electronic science and Engineering, Nanjing Univ., Nanjing 210008, CHN) ,  LIU Xianxing (Inst. of Image Processing and Pattern Recognition, Henan Univ., Kaifeng 475001, CHN) ,  ZHANG Fan (Inst. of Image Processing and Pattern Recognition, Henan Univ., Kaifeng 475001, CHN) ,  ZHANG Fan (Coll. of Computer and Information Engineering, Henan Univ., Kaifeng 475001, CHN)
資料名： Optik  (Optik)
巻： 123  号： 20  ページ： 1891-1894  発行年： 2012年10月 
JST資料番号： D0251A  ISSN： 0030-4026  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 適応平均値シフトの時間複雑性は,データのサイズと逐次の数に関係する。データサイズの増加で,計算量が増大する。高サイズデータの計算のために,近似近傍クエリ法を示した。この方法では,局所性敏感ハッシング(LSH)を利用して,適応平均値シフト法の計算量を低減した。平均値シフト法では,多変量データのデータ駆動帯域幅選択法を利用した。LSHと帯域幅推定(LSH-PE-AM)アルゴリズムに基づく適応平均値シフト法を提案した。提案したアルゴリズムでは,適応平均シフト法の複雑性を低減できることを実験結果で示した。これは,固定帯域幅平均シフト法よりも分類が正確であることが判明した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： クラスタ化 ,  *アルゴリズム ,  *ハッシング ,  帯域幅 ,  局所性 ,  平均値 ,  コンピュータビジョン ,  最適化問題 ,  *画像処理
準シソーラス用語： クラスタリング ,  *平均値シフト法

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 局所性 ,  ハッシング ,  適応 ,  平均値 ,  シフト ,  クラスタリングアルゴリズム