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J-GLOBAL ID：202202266871260894   整理番号：22A0426307

空間補間におけるkNN探索の効率に対する空間分解の効果【JST・京大機械翻訳】

Effects of spatial decomposition on the efficiency of kNN search in spatial interpolations

著者 (5件)： Fan Naijie (School of Engineering and Technology, China University of Geosciences (Beijing), Beijing, People’s Republic of China) ,  Mei Gang (School of Engineering and Technology, China University of Geosciences (Beijing), Beijing, People’s Republic of China) ,  Ding Zengyu (School of Engineering and Technology, China University of Geosciences (Beijing), Beijing, People’s Republic of China) ,  Cuomo Salvatore (Department of Mathematics and Applications, University of Naples Federico II, Naples, Italy) ,  Xu Nengxiong (School of Engineering and Technology, China University of Geosciences (Beijing), Beijing, People’s Republic of China)
資料名： International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems  (International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems)
巻： 37  号： 1  ページ： 103-121  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0981A  ISSN： 1744-5760  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 空間補間は,医用画像処理のようなライフサイエンス応用における幾何学的モデリングにおいて一般的に使用される。大規模空間補間では,k最近傍(kNN)探索を用いて各補間点に対するデータ点の局所集合を見つける必要がある。kNNの効率を改善するために,均一グリッドは,近傍を高速に位置決めするために一般的に採用され,格子セルのサイズはkNN探索の効率に強く影響する。本論文では,CPUとGPUに実装されるkNN探索の効率に対する均一格子セルのサイズの影響を評価した。点座標の標準偏差を用いて,散乱点の空間分布を測定した。不規則分布散乱点に対して,2次元および3次元におけるいくつかの系列のkNN探索を行った。ベンチマーク結果は以下を示した:CPUに実装された逐次バージョンとGPUに実装された並列バージョンの両方に対して,点座標の標準偏差の増加で,格子セルの相対的最適サイズは減少し,最終的に収束する。さらに,散乱点座標の標準偏差と格子セルの相対的最適サイズの間の関係を当てはめた。GRAPHICAL。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 散乱 ,  最適規模 ,  標準偏差 ,  *内挿法 ,  空間分布 ,  二次元 ,  三次元 ,  ベンチマーク ,  ライフサイエンス
準シソーラス用語： 医用画像処理 ,  *空間補間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 空間補間 ,  k最近傍(kNN)探索 ,  均一グリッド ,  空間分布 ,  標準偏差

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)： 空間補間 ,  KNN ,  探索 ,  分解