フラクタル符号のベクトル集合間類似度に基づく検索の高速化手法

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2004-12-15
• タイトル: フラクタル符号のベクトル集合間類似度に基づく検索の高速化手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Fast Fractal Code Retrieval Method Exploiting the Similarity of Vector Sets
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 研究論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報システム学研究科
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報システム学研究科
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報システム学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Systems, University of Electro - Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Systems, University of Electro - Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Systems, University of Electro - Communications
• 著者名: 横山, 貴紀; 渡辺, 俊典; 古賀, 久志
• 著者名(英): Takanori, Yokoyama; Toshinori, Watanabe; Hisashi, Koga
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 私たちは画像をフラクタル圧縮して得られるフラクタル符号の類似検索手法を提案した．この類似検索手法では，フラクタル符号をベクトル集合と見なし，ベクトル集合間に類似定義を与えることで，圧縮符号の直接検索を可能とした．画像の回転や拡大縮小，平行移動などの変動に対してロバストであり，既存のウェーブレット変換を用いた手法よりも良好な検索精度を示したが，実用に際し，類似度計算コストの削減が課題として残っていた．今回，1）ベクトル集合データに索引構造を導入することで類似度計算を高速化し，2）ベクトル集合データの要素数に対する類似度の上限値設定により類似度算出対象の画像数を削減する，という2 つの戦略によって検索速度を大幅に改善した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We have proposed a fractal code retrieval method which decomposes a compressed code to a set of vectors, and exploits the similarity measured by the degree of one-to-one correspondence between two vector sets. This retrieval method is robust for various fluctuation of images. Although the retrieval performance of this method is better than conventional ones based on wavelet transform etc., it requires much retrieval time. In this paper, we propose an acceleration method for the fractal code retrieval to solve this problem. We introduce two following strategies in particular: 1) Retrieval system newly uses an index structure to store a set of vectors in order to perform the similarity computation efficiently. 2) We exploit the upper bound of the similarity easily derived from the cardinal numbers of vector sets to reduce the number of images for which the similarities have to be actually computed. These strategies contribute to the drastic improvement of the retrieval speed.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11464847
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌データベース（TOD）; 巻 45, 号 SIG14(TOD24), p. 23-29, 発行日 2004-12-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7799
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会