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J-GLOBAL ID：201202239467391798   整理番号：12A0748324

kd-treeにより構造化された大規模高次元ベクトル群に対するGPUを用いた高速最近傍探索法の検討

Nearest Neighbor Search using GPU for Massive and High-dimensional Vectors Structured by kd-tree

著者 (6件)： 松村聖司 (NTT サイバースペース研) ,  毛受崇 (NTT サイバースペース研) ,  赤間浩樹 (NTT サイバースペース研) ,  松尾嘉典 (NTT サイバースペース研) ,  奥村昌和 (NTT サイバースペース研) ,  山室雅司 (NTT サイバースペース研)
資料名： 情報処理学会研究報告(CD-ROM)
巻： 2011  号： 6  ページ： ROMBUNNO.DPS-150,NO.24  発行年： 2012年04月15日 
JST資料番号： Z0031C  ISSN： 2186-2583  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 局所特徴量を用いた物体認識処理での高次元ベクトル群の最近傍探索処理において,ベクトル間のユークリッド距離計算が行われている。データベース中のベクトル数が大規模になると,最近傍探索の処理時間は膨大になる。本検討では,kd-treeによるデータ構造化とGPUでのユークリッド距離計算の並列化を用いることで,探索精度の低下を抑えた最近傍探索処理高速化の手法を提案する。(著者抄録)

シソーラス用語： *近傍探索法 ,  木【グラフ】 ,  データベース ,  マイクロプロセッサ ,  *専用プロセッサ ,  並列化 ,  Euclid空間 ,  高速化 ,  高次元
準シソーラス用語： *GPU【プロセッサ】 ,  kd-tree

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  高次元 ,  ベクトル ,  GPU ,  近傍探索法