特許
J-GLOBAL ID:201303066524723963
ハッシュ関数生成方法、ハッシュ値演算方法、ハッシュ関数生成装置、ハッシュ値演算装置、ハッシュ関数生成プログラム及びハッシュ値演算プログラム
発明者:
,
,
出願人/特許権者:
代理人 (2件):
三好 秀和
, 工藤 理恵
公報種別:公開公報
出願番号(国際出願番号):特願2011-208791
公開番号(公開出願番号):特開2013-068884
出願日: 2011年09月26日
公開日(公表日): 2013年04月18日
要約:
【課題】従来より少ないリソースでも、より高い精度で類似するコンテンツを検索する。【解決手段】異なる2つのコンテンツを関連付けるべきか否かを示す関連情報と、これら2つのコンテンツの特徴量をハッシュ関数により変換したバイナリ値が一致するか否かを示す情報の差異を鑑みてハッシュ関数を生成する。これにより、関連情報が示す本来あるべき結果に、ハッシュ関数により変換したバイナリ値の一致・不一致を反映したハッシュ関数が生成できるので、より少ないハッシュ関数数でも、より高い精度で類似するコンテンツが検索できる。【選択図】図1
請求項(抜粋):
複数のコンテンツ、当該複数のコンテンツ中の2つのコンテンツ同士が関連付けられるべきであるか否かを示す関連情報を登録したコンテンツデータベースを接続し、前記コンテンツのハッシュ値を求めるためのハッシュ関数を生成するハッシュ関数生成方法であって、
前記コンテンツデータベースからコンテンツを読み出して当該コンテンツの特徴量を抽出するステップと、
異なる2つのコンテンツの前記特徴量それぞれをハッシュ関数を用いて変換して2つのバイナリ値を求めるとともに、前記2つのコンテンツ間の関連付けを示す前記関連情報を前記コンテンツデータベースから取得し、前記2つのバイナリ値が一致するか否かを示す一致情報と前記関連情報に基づいて前記ハッシュ関数を定めるステップと、
を有することを特徴とするハッシュ関数生成方法。
IPC (2件):
FI (2件):
G09C1/00 650Z
, G06F17/30 412
Fターム (3件):
5J104BA06
, 5J104NA12
, 5J104PA14
引用特許:
引用文献:
出願人引用 (4件)
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Small codes and large image databases for recognition
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Chapter 3: Learning embeddings that reflect similarity
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Weakly-supervised hashing in kernel space
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Semi-supervised hashing for scalable image retrieval
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審査官引用 (4件)
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Small codes and large image databases for recognition
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Chapter 3: Learning embeddings that reflect similarity
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Weakly-supervised hashing in kernel space
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Semi-supervised hashing for scalable image retrieval
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