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J-GLOBAL ID：201402285060611927   整理番号：14A0182248

反復量子化:大規模画像検索のための二値符号学習に向けた画一的アプローチ

Iterative Quantization: A Procrustean Approach to Learning Binary Codes for Large-Scale Image Retrieval

著者 (4件)： GONG Yunchao (Univ. North Carolina at Chapel Hill, NC) ,  LAZEBNIK Svetlana (Univ. Illinois at Urbana-Champaign, IL) ,  GORDO Albert (Univ. Autonoma de Barcelona, ESP) ,  PERRONNIN Florent (Xerox Res. Centre Europe, Meylan, FRA)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 35  号： 12  ページ： 2916-2929  発行年： 2013年12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： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

シソーラス用語： *画像検索 ,  *画像量子化 ,  符号 ,  大規模系 ,  類似性 ,  量子化誤差 ,  *逐次近似 ,  機械学習 ,  教師なし学習 ,  相関 ,  評価試験 ,  改良 ,  量子化
準シソーラス用語： 二値符号 ,  性能向上 ,  *反復法 ,  反復量子化

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  符号理論  (ND02030R) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 反復 ,  量子化 ,  大規模 ,  画像検索 ,  二値符号 ,  学習