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J-GLOBAL ID：201202274153178607   整理番号：12A1753104

ビット揺らぎをもつSpectral Hashing

著者 (1件)： 高橋隆史 (龍谷大 理工)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D  (IEICE Transactions on Information and Systems (Japanese Edition))
巻： J95-D  号： 12  ページ： 2133-2136  発行年： 2012年12月01日 
JST資料番号： S0757C  ISSN： 1880-4535  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： Spectral Hashing(SH)によって得られる値の一部のビットを系統的に反転させる方法を提案する。画像の局所特徴に対する近似最近傍探索と特定物体認識の二つの実験を行い,SHの性能を改善できることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *物体認識 ,  近傍探索法 ,  指標 ,  *ハッシング
準シソーラス用語： 局所特徴量 ,  *スペクトラルハッシング

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (10件)：

• Y. Weiss, A. Torralba, and R. Fergus, “Spectral hashing,” Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), pp. 1753-1760, 2008.
• A. Andoni and P. Indyk, “Near-optimal hashing algorithms for approximate nearest neighbor in high dimensions,” Commun. ACM, vol.51, no.1, pp. 117-122, 2008.
• M. Muja and D. G. Lowe, “Fast approximate nearest neighbors with automatic algorithm configuration,” Proc. Int’l Conf. on Computer Vision Theory and Application (VISSAPP’09), pp. 331-340, 2009.
• Q. Lv, W. Josephson, Z. Wang, M. Charikar, and K. Li, “Multi-probe LSH: Efficient indexing for high-dimensional similarity search,” Proc.33rd Int’l Conf. on Very Large Data Bases, pp. 950-961, 2007.
• 岩村雅一, 武藤大志, 黄瀬浩一, “データの重複登録に基づく高速・省メモリな近似最近傍探索,”画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2011), ISI-17, pp. 190-197, 2011.

タイトルに関連する用語 (2件)： ビット ,  揺らぎ