@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00040249,
 author = {山根, 康男 and 星合, 忠 and 津田, 宏 and 片山, 薫 and 太田, 学 and 石川, 博 and Yasuo, Yamane and Tadashi, Hoshiai and Hiroshi, Tsuda and Kaoru, Katayama and Manabu, Ohta and Hiroshi, Ishikawa},
 issue = {45(2004-FI-075)},
 month = {May},
 note = {画像の類似検索における代表的な距離である二次形式距離では、似ていない画像が似たものと判定される場合がある。この問題を解決するために、擬ユークリッド空間と斜交基底に基づくマルチベクトル特徴空間方式(MVPO)をすでに提案している。この方式では、画像を複数のベクトルが表す言わば立体で表現する。各ベクトルは画像の個々の特徴に対応する。立体間の距離としてはすでにＤ距離を提案している。類似した代表的な方式にEarth Mover's Distance（EMD）があり、二次形式距離を含めた他の方式より実験的に精度がよいと言われている。このEMDがMVPOにおける距離として定式化できることを示し、二次形式距離よりも優れている１つの根拠を示す。またＤ距離との違いを述べる。, There are some cases where dissimilar images are judged to be similar in using quadratic-form distance, a representative one in similarity searches of images. To address this problem, we proposed a multi-vector feature space method based on pseudo-Euclidean space and an oblique basis (MVPO). In this method, an image is represented by a solid consisting of multiple vectors; each vector corresponds to each feature. We also proposed D-distance as a distance between solids. A representative method similar to ours is Earth Mover's Distance (EMD), which is said to experimentally outperforms others including quadratic-form distance in precision. We show that EMD can be formalized as a distance in MVPO, and a reason why it outperforms quadratic-form distance. We also mention the difference between D-distance and EMD.},
 title = {画像の類似検索におけるマルチベクトル特徴空間方式とEarth Mover's Distance方式の比較},
 year = {2004}
}