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J-GLOBAL ID：201702281947000719   整理番号：17A0410801

特徴索引作成のための対賢明に最適化されたクラスタリングツリー【Powered by NICT】

Pair-wisely optimized clustering tree for feature indexing

著者 (1件)： Pham The-Anh (Hong Duc University, Thanh Hoa city, Vietnam)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 154  ページ： 35-47  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,高次元空間での実際の特徴ベクトルをインデクシングするための新しいアプローチを提案した。提案されたアプローチは,対賢明に階層的クラスタリングとVoronoi分解の利点を利用する最適化されたクラスタリングツリー(POC)に基づいて開発した。POC樹は分解の各レベルでクラスタのすべての対の分離空間を最大化する,基本的なデータのコンパクトな表現を行っている。POC木における探索は帯域幅探索戦略により駆動される効率的である。単一POC樹は,正確な及び近似的最近傍探索のためのデータの効果的な指標を作成するために用いることができる。も非常に高い次元空間における特異的データセットの探索性能を高めるため複数の弱いPOCツリーを結合する新しい方法を示した。広範な実験は,著者らの実験で使用したすべてのデータセットのための最新技術手法の性能を上回る提案した方法を評価するために実施した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 近似法 ,  *最適化 ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ ,  近傍探索法 ,  高次元 ,  帯域幅
準シソーラス用語： 探索性能 ,  探索戦略 ,  階層的クラスタリング ,  特徴ベクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 特徴索引作成 ,  高速最近傍探索 ,  木クラスタリング ,  階層的Voronoi図

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 索引作成 ,  最適化 ,  クラスタリング