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J-GLOBAL ID：202102288489342187   整理番号：21A0666805

位置有感ハッシングに基づく大規模画像検索のための分散アプローチに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on a Distributed Approach for Large-scale Image Retrieval based on Location-sensitive Hashing

著者 (4件)： Zhang Tao (The Third Research Institute,Ministry of Public Security,Shanghai,China) ,  Wu Songyang (The Third Research Institute,Ministry of Public Security,Shanghai,China) ,  Li Xun (The Third Research Institute,Ministry of Public Security,Shanghai,China) ,  Wang Juan (The Third Research Institute,Ministry of Public Security,Shanghai,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCC  ページ： 394-399  発行年： 2020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： ネットワークとマルチメディア技術の急速な発展により,多数の画像データベースが作成され,画像データが指数関数的成長を経験してきた。一方,画像検索,すなわち大規模データベースにおける画像検索に対する要求は,ホットな問題である。多くの伝統的方法は画像の特徴ベクトルに従って正確に画像を探索するが,この方法は計算上高価である。最も有名な改良解は,効率を改善するために,いくつかの探索精度を犠牲にする局所感度ハッシュ(LSH,局所感度ハッシュ)法である。しかし,現在のLSH法の大部分は大規模データを扱うのが難しい。そこで本論文では,LSHに基づく分散画像検索手法を設計し実装する。画像のハッシュ値を用いて,完全に無関係な画像のバッチをフィルタリングし,次に,分散コンピューティング資源を利用して,類似画像を発見した。実験結果は,精度率と再現率が約90%に達することができ,同時に検索速度が許容可能であり,平均で各検索で約120msであることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  フィルタリング ,  指数関数 ,  分散処理 ,  *ハッシング ,  画像データベース ,  *画像検索
準シソーラス用語： 画像データ ,  特徴ベクトル ,  再現率 ,  大規模データ ,  大規模データベース , 【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 (4件)： ハッシング ,  大規模 ,  画像検索 ,  研究