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Locality-Sensitive Hashing を用いた階層的クラスタ解析手法の高速化 石橋 徹夫，古賀 久志，渡辺 俊典，菅原 研 電気通信大学 大学院 情報システム学研究科 〒182-8585 東京都調布市調布ヶ丘 1-5-1 E-mail {ishib-te, koga, watanabe, sugawara}@sd.is.uec.ac.jp 概要 階層的クラスタ解析手法は類似度でデータを階層的に分類し、その結果は樹形図で表現するこ とができる。この手法を用いると細かい分類から大まかな分類までクラスタ間の包含関係が理解し やすいが、計算量は大きなものとなるので、高次元・大規模データに対して適用することは難しい。 そこで本研究では最近接点の候補を高速に見つけるアルゴリズムである Locality-Sensitive Hashing によって作られるハッシュテーブルを用いて、計算

フラクタル符号の写像対応に基づく特徴量と類似検索について 横山貴紀 † 渡辺俊典 † 菅原 研 † † 電気通信大学 大学院情報システム学研究科 〒182-8585 東京都調布市調布ヶ丘 1-5-1 E-mail: {yokotaka, watanabe, sugawara}@sd.is.uec.ac.jp あらまし フラクタル画像圧縮が生成する圧縮符号から、復元を必要とすること無く特徴を抽出する手法を提案す る。本手法は、フラクタル符号が示す部分画像間の対応関係に着目したものである。この対応関係は画像の構造を 表現すると見なすことができる。また、生成された特徴である代表ベクトルの比較が容易に且つ頑健に行えるとい う利点がある。実際に得られた特徴量が、画像の類似検索に有効であることを実験により検証した。 キーワード フラクタル符号, 内容検索, 類似検索, 特徴量 Feature