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J-GLOBAL ID：201702259533530875   整理番号：17A1346281

最近傍探索のためのハッシュビット選択【Powered by NICT】

Hash Bit Selection for Nearest Neighbor Search

著者 (3件)： Liu Xianglong (State Key Laboratory of Software Development Environment, Beihang University, Beijing, China) ,  He Junfeng (Google, Mountain View, CA, USA) ,  Chang Shih-Fu (Department of Electrical Engineering, Columbia University, New York City, NY, USA)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 26  号： 11  ページ： 5367-5380  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  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： 巨大規模データセットを取り扱う場合に,貯蔵と計算の障壁を克服するために,コンパクトなハッシングは最近傍探索を近似するために広く研究されている。最近の進歩にもかかわらず,重要な設計課題は右特徴,ハッシングアルゴリズム,および/またはパラメータ設定を選択するためにどのように残っている。本論文では,最適ハッシュビット選択問題,ハッシュビットの最適サブセットは異なる特徴,アルゴリズム,またはパラメータにより生成された候補ビットのプールから選択されたをもたらすによりこれらを検討した。既存のハッシングアルゴリズムにおける最適化基準によりヒントを得て,ここでは,異なるタスクにおけるハッシング性能のために調整した慎重にできることを選択基準としてビット信頼性とそれらの相補性を採用した。ビット選択溶液を,改良された動的計画法を用いた探索精度と時間の間の最良のトレードオフを見出すことによって発見された。計算量をさらに低減するために,著者らは,ハッシュビット間のペアごと関係を用いる高次独立性を近似するために,頂点と辺重み付きグラフにおける正規化された支配的集合問題に対する理論的に等価であることを効率的な二次計画法として定式化した。広範な大規模実験は,ハッシュ法のいくつかの重要な応用シナリオ,ビット選択フレームワークはナイーブ選択法と最先端のハッシングアルゴリズムよりも優れた性能を達成し,10%から50%の範囲の有意な精度利得をもつことができる下で,相対的にした。Copyright 2017 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： 選択問題 ,  定式化 ,  選択基準 ,  計算量 ,  部分集合 ,  信頼性 ,  *近傍探索法 ,  正規化 ,  アルゴリズム ,  相補性 ,  ハッシング ,  二次計画法 ,  最適化 ,  利得 ,  動的計画法

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 近傍探索 ,  ビット