著者
古賀 久志
出版者
一般社団法人 電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会 基礎・境界ソサイエティ Fundamentals Review (ISSN:18820875)
巻号頁・発行日
vol.7, no.3, pp.256-268, 2014-01-01 (Released:2014-01-01)
参考文献数
32

一般に,ハッシュ法と言えば指定されたクエリとキーが同一であるデータを高速探索するための技術であり,実用上,O(1) の時間計算量で動作する.しかし,近年,クエリと完全には一致しない類似したデータを探す類似検索向けのハッシュ法が開発され,画像やテキストに代表されるメディアデータに対するコンテンツベースパターン認識の分野で成功を収めている.本稿では,このようなハッシュを利用した類似検索技術を紹介する.更に,その応用として(1) 階層的クラスタリングの近似高速化,(2) 複数画像からのオブジェクト抽出の二つの事例を紹介する.

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"近年,クエリと完全には一致しない類似したデータを探す類似検索向けのハッシュ法が開発され,画像やテキストに代表されるメディアデータに対するコンテンツベースパターン認識の分野で成功を収めている" / 1件のコメント https://t.co/CYy6FSZ8A3 “https://t.co/kaQY2Irrh3” https://t.co/2PA2Wriqrx
"近年,クエリと完全には一致しない類似したデータを探す類似検索向けのハッシュ法が開発され,画像やテキストに代表されるメディアデータに対するコンテンツベースパターン認識の分野で成功を収めている" / 1件のコメント https://t.co/CYy6FSZ8A3 “https://t.co/kaQY2Irrh3” https://t.co/2PA2Wriqrx
AIの偉い人から「LSH(Locality-sensitive Hashing)」という単語を聞いて調べ中。 (そもそも多次元=球面集中も知らなかった) ---- 「(昔は近似検索にはハッシュは使えなかったが)Locality-sensitive Hashingという類似検索向けのハッシュ法を開発して状況は一変し…」 https://t.co/RNXGZZf6BL
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