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J-GLOBAL ID：201602220219743362   整理番号：16A0584829

大規模アーカイブにおけるハッシングに基づくスケーラブルなリモートセンシング画像の探索と検索【Powered by NICT】

Hashing-Based Scalable Remote Sensing Image Search and Retrieval in Large Archives

著者 (2件)： Demir Begum (Dept. of Inf. Eng. & Comput. Sci., Univ. of Trento, Trento, Italy) ,  Bruzzone Lorenzo (Dept. of Inf. Eng. & Comput. Sci., Univ. of Trento, Trento, Italy)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 54  号： 2  ページ： 892-904  発行年： 2016年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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)

抄録/ポイント： 最近,衛星システムの急速な進化に由来し,これが画像アーカイブの急激な成長が大きな注目を集めている大規模リモートセンシング(RS)画像探索と検索。このようなアーカイブからの線形走査による網羅的探索は時間を要し,操作応用には拡張性が無い。このような問題を克服するために,大きなRSデータアーカイブにおける高速で正確な画像探索と検索のためのハッシングベースの近似最近傍探索を紹介した。ハッシングは,高次元画像特徴ベクトルをマッピングするコンパクト連星ハッシュコード,リアルタイム探索と正確な検索を可能にするハッシュ表に指標化にを目的としている。このような2値ハッシュコードも補助アーカイブにおけるRS画像を格納するに必要なメモリの量を大幅に減らすことができる。特に,本論文では,RS二カーネルベース非線形ハッシング法で導入した。最初のハッシング方法はラベル付けされていない画像を用いてカーネル空間におけるハッシュ関数を定義し,一方第二の方法は,カーネル空間に特徴的なハッシュ関数を記述するためにアノテーション付き画像により抽出した意味論的類似性に利用する。考慮したハッシング手法の有効性は,RS画像検索精度と検索時間の観点から解析した。空中画像のアーカイブを用いて実験を行い,提示したハッシング法はRS,正確な最近傍探索を利用したで典型的に用いられるものよりも,類似した(あるいはより高くさえある)検索精度を維持しながら,はるかに高速であることを指摘した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アノテーション ,  高次元 ,  画像検索 ,  高速度 ,  類似性 ,  線形性 ,  *画像 ,  意味論 ,  *ハッシング ,  ハッシュ関数 ,  近傍探索法 ,  *リモートセンシング
準シソーラス用語： 検索精度 ,  カーネル空間 ,  特徴ベクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： リモートセンシング(RS) ,  コンテンツベース画像検索(CBIR) ,  画像情報マイニング ,  カーネルベースハッシング

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  アーカイブ ,  ハッシング ,  リモートセンシング画像 ,  探索 ,  検索