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J-GLOBAL ID：201802260883083595   整理番号：18A0518427

高速画像探索のための学習循環サポートベクトルマシン【Powered by NICT】

Learning circulant support vector machines for fast image search

著者 (2件)： Raziperchikolaei Ramin (Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Merced, USA) ,  Carreira-Perpinan Miguel A. (Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Merced, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 385-389  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 二値ハッシングは,迅速な近似的画像検索のための確立された方法である。クエリー画像をマッピングするバイナリーベクターへのHamming距離は画像類似性を近似する。ハッシュ関数を適用巡回行列と高速Fourier変換を用いて,迅速化することができるが,この循環ハッシュ関数は訓練データから最適学習しなければならない。周波数領域における最適化に基づく以前に提案された学習アルゴリズムは最適以下であることが分かった。問題を正確に修正データセット上の凸最大マージン分類問題としてそれをキャスティングして効率的に解決できることを示した。これは線形ハッシュ関数として同じ質問実行時間のためのより良い検索性能を提供することを一つまたはそれ以上の巡回フィルタから成るハッシュ関数を学習することを可能にすることを実験的に確認した。Copyright 2018 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： 高速Fourier変換 ,  近似法 ,  *高速度 ,  *学習 ,  ハッシュ関数 ,  Hamming距離 ,  再帰フィルタ ,  *サポートベクトルマシン ,  ハッシング ,  学習アルゴリズム ,  最適化 ,  *画像検索 ,  *画像 ,  検索効率
準シソーラス用語： クエリー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 画像探索 ,  学習 ,  循環 ,  サポートベクトルマシン