『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=226292)

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種別 (必須): 学術論文 (審査論文) [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨): Peer Review [継承]
カテゴリ (推奨): 研究 [継承]
共著種別 (推奨):
学究種別 (推奨):
組織 (推奨):
著者 (必須): 1. (英) Uemiya Tadashi (日) (読)
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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2. (英) Matsumoto Yoshihide (日) (読)
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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3. (英) Daichi Koizumi (日) (読)
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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4.獅々堀 正幹 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
役割 (任意): (英)   (日) 共同研究者として,関連文献の調査および研究指導を行った.   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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5.北 研二 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
役割 (任意): (英)   (日) 研究手法の提案,プログラム開発の一部,論文執筆の指導,論文校正を行った.   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Fast Multidimensional Nearest Neighbor Search Algorithm Based on Ellipsoid Distance  (日) 楕円体距離に基づく高速な多次元近傍検索アルゴリズム   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) The nearest neighbor search in high-dimensional spaces is an interesting and important problem that is relevant for a wide variety of applications, including multimedia information retrieval, data mining, and pattern recognition. For such applications, the curse of high dimensionality tends to be a major obstacle in the development of efficient search methods. This paper addresses the problem of designing a new and efficient algorithm for high-dimensional nearest neighbor search based on ellipsoid distance. The proposed algorithm uses Cholesky decomposition to perform data conversion beforehand so that calculation by ellipsoid distance function can be replaced with calculation by Euclidean distance, and it improves efficiency by omitting an unnecessary operation. Experimental results indicate that our scheme scales well even for a very large number of dimensions.  (日) 高次元空間における最近傍検索は,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になる.本論文では,楕円体距離に基づく多次元検索に対し,きわめて高速な最近傍検索アルゴリズムを提案した.提案したアルゴリズムでは,楕円体距離に基づく距離計算をユークリッド距離に基づく距離計算に置き換えるために,まずデータ変換を行い,この後,ユークリッド距離計算において不要な演算を削除することにより,効率化を図る.実験結果によると,提案アルゴリズムは高次元の場合にも効率が劣化しないという特徴を持っている.   [継承]
キーワード (推奨):
発行所 (推奨):
誌名 (必須): International Journal of Advanced Intelligence (IJAI) (AIA International Advanced Information Institute)
(pISSN: 1883-3918)

ISSN (任意): 1883-3918 [継承]
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(必須): 1 [継承]
(必須): 1 [継承]
(必須): 89 107 [継承]
都市 (任意):
年月日 (必須): 西暦 2009年 11月 初日 (平成 21年 11月 初日) [継承]
URL (任意):
DOI (任意):
PMID (任意):
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WOS (任意):
Scopus (任意):
評価値 (任意):
被引用数 (任意):
指導教員 (推奨):
備考 (任意):

標準的な表示

和文冊子 ● Tadashi Uemiya, Yoshihide Matsumoto, Koizumi Daichi, Masami Shishibori and Kenji Kita : Fast Multidimensional Nearest Neighbor Search Algorithm Based on Ellipsoid Distance, International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.1, No.1, 89-107, 2009.
欧文冊子 ● Tadashi Uemiya, Yoshihide Matsumoto, Koizumi Daichi, Masami Shishibori and Kenji Kita : Fast Multidimensional Nearest Neighbor Search Algorithm Based on Ellipsoid Distance, International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.1, No.1, 89-107, 2009.

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