著者

北 研二 獅々堀正幹 大恵俊一郎

雑誌

情報処理学会研究報告自然言語処理(NL)

巻号頁・発行日

vol.2003, no.98(2003-NL-157), pp.9-16, 2003-09-29

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高次元空間における最近傍検索(nearest neighbor search)は、マルチメディア・コンテンツ検索、データ・マイニング、パターン認識等の分野における重要な研究課題の1つである。高次元空間では、ある点の最近点と最遠点との間に距離的な差が生じなくなるという現象が起こるため、効率的な多次元検索手法を設計することが極度に困難となる。本稿では、線形探索アルゴリズムにおける距離計算中の不要な演算を削減することにより、きわめて高速な最近傍検索アルゴリズムを提案する。さらに、不必要な演算を早期検出するために、要素の分散値を用いた次元ソート法、並びに主成分分析に基づくデータ変換法を提案する。実験によると、従来の SR-tree や VP-tree 等よりも 20倍?50倍高速であり、高次元の場合にも性能の劣化はほとんどない。

著者

金西計英 松浦 健二 大家 隆弘 三好 康夫 佐野 雅彦 大恵俊一郎 矢野 米雄

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告インターネットと運用技術(IOT) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2005, no.101, pp.1-6, 2005-10-14

参考文献数

7

被引用文献数

2

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現在,高等教育機関において,学内の様々な情報を有効利用するため,分散されたデータベースを共有し,利用者の属性に適応的に振る舞う,WEBベースのシステムが導入されている.現状のさまざまな大学ポータルシステムを俯瞰しながら,大学ポータルシステムの定義をおこない,徳島大学で我々が導入した大学ポータルの概要とその運用について報告する.Presently, in order to promote on-campus computerization, the introduction of the university information portal has been advanced in higher education institutes. There are many university information portals. In this paper we propose a model for the university information portal. In this paper, the information portal of Tokushima University is taken as a case example and the problems of its development and operation are examined. The practice use is shown following the explanation of the method for sharing the contents. It is shown that our portal is within the range of practical use though the accomplishment of the usage is still small in number.

著者

寺田 賢治 山中 理聖子 大恵 俊一郎

出版者

The Institute of Electrical Engineers of Japan

雑誌

電気学会論文誌. D, 産業応用部門誌 = The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. D, A publication of Industry Applications Society (ISSN:09136339)

巻号頁・発行日

vol.119, no.1, pp.37-43, 1999-01

被引用文献数

19 3

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In this paper, we propose a method for recognizing phoneme by using a sequence of color lip images. The mouth images are obtained in series by using the color camera set at the front of the face. First, among the sequence of the images, each object image for processing is detected by using mouth movement information. Next step, in each image, the mouth region is detected by the color information. Then, the four shapes which are outside line of lip, the inside line of lip, the tangue and the center line of lip are extracted by using the change in distribution of gray level. Finally, the recognition of phoneme is carried out by the method based on the subspace method. As the training, the subspace method needs the 20 features extracted from the above four shapes. In this paper, the authors describe the results of the experiments which were performed to demonstrate the effectiveness of the proposed method.