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J-GLOBAL ID：201802210215411207   整理番号：18A1081930

順序NPsim行列に基づく色近傍探索【JST・京大機械翻訳】

A Nearest Neighbor Search Algorithm for Color Based on Sequential NPsim Matrix

著者 (2件)： Zhang Ting (北京郵電大学計算机学院,北京 100876;中央民族大学信息工程学院,北京 100081) ,  Wang Gongming (中国科学院生物物理研究所,北京,100101)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 38  号： 2  ページ： 377-385  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： スペクトル表現に基づく色近傍探索の核心は高次元ベクトル近傍探索であり,類似性測度と索引木構築はその性能に影響する鍵であり,前者には等距離性の問題がある。NPsim関数を用いて色類似性を計算し、秩序行列組織色空間データと結合して、順序NPsim行列に基づく色近傍探索アルゴリズムを提案した。最初に,色空間におけるすべての色間のNPsim値を計算し,すべての色の類似性関係を反映するNPsim行列を構築した。次に,色と他の色の類似性に従って,NPsim行列の各行の要素の降順配列に従って,色と他の色の類似性の関係を反映する順序NPsim行列を得た。モンセルの全光沢色系スペクトルを用いて、順序NPsim行列を構築し、同時にKDツリーとSRツリーを構築し、それぞれK近傍探索を行い、精度と速度の両面から比較した。精度の面では,本アルゴリズムで得られた色の近隣と質問色の距離は最も近く,類似性は最良であり,逆順現象の近隣の数は最少である。速度において,順序NPsim行列を構築する時間はKDツリーとSRツリーを構築する時間より長かったが,近隣探索速度はKDツリー/SRツリーの約1万倍であり,K値と無関係であった。実験結果は,この方法がカラー近傍探索に適していることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  色空間 ,  類似性 ,  測度 ,  *近傍探索法 ,  地盤係数 ,  高次元 ,  スペクトル ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 近隣探索 ,  探索アルゴリズム ,  *近傍 ,  空間データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： Color ,  Nearest neighbor search ,  Spectrum ,  Similarity ,  Indexing tree ,  Sequential NPsim matrix ,  Munsell

分類 (2件)： データベースシステム  (JD03030U) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 順序 ,  行列 ,  色 ,  近傍探索