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J-GLOBAL ID：202002226290351450   整理番号：20A0938089

局所敏感ハッシュ画像検索パラメータ最適化手法【JST・京大機械翻訳】

Parameter Optimization Method for Locality Sensitive Hash Image Retrieval

著者 (4件)： Wu Jiagao (南京郵電大学 計算机学院,江蘇 南京 210023;江蘇省大数据安全与智能処理重点実験室,江蘇 南京 210023) ,  Wang Yongrong (南京郵電大学 計算机学院,江蘇 南京 210023;江蘇省大数据安全与智能処理重点実験室,江蘇 南京 210023) ,  Zou Zhiqiang (南京郵電大学 計算机学院,江蘇 南京 210023;江蘇省大数据安全与智能処理重点実験室,江蘇 南京 210023) ,  Hu Bin (南京師范大学 虚擬地理環境教育部重点実験室,江蘇 南京,210046)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 30  号： 1  ページ： 32-37  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  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： 大データ時代の到来に伴い、如何に正確に海量の画像、ビデオなどのマルチメディアデータを処理するかは、関連分野の新たな挑戦となっている。局所的に敏感なハッシュアルゴリズムは,高次元の画像特徴データを処理するとき,良い性能を示し,それは近年の研究の焦点になった。画像検索アルゴリズムパラメータの最適化選択問題のために,局所的に敏感なハッシュ画像検索パラメータの最適化方法を提案した。まず第一に,画像検索のための局所的に敏感なハッシュアルゴリズムの性能最適化モデルを確立して,そのパラメータ最適化のための非線形最適化問題の一般形式を与えて,新しい最適化目的関数を定義した。次に,画像データ間の距離分布を解析し,パラメータ最適化問題を解くための高速方法を見出した。最後に,数値微分と二分探索を結合して,局所的に敏感なハッシュパラメータ最適化アルゴリズムを提案した。実験結果は,このアルゴリズムがアルゴリズムの複雑さを大幅に低減し,実行効率を改善し,高い精度と再現率の調和平均F1を維持することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  *最適化手法 ,  微分 ,  海洋 ,  選択問題 ,  画像特性 ,  録画装置 ,  目的関数 ,  高次元 ,  二分探索 ,  *画像検索
準シソーラス用語： *パラメータ最適化 ,  非線形最適化 ,  検索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 画像検索 ,  パラメータ ,  最適化手法