『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=196051)

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種別 (必須): 国際会議 [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
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著者 (必須): 1.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) 評価実験および論文執筆を行った.   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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2. (英) Daichi Koizumi (日) (読)
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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3.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,関連文献の調査,プログラム開発を行った.   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) A Fast Retrieval Algorithm for the Earch Mover's Distance Using EMD Lower Bounds and the Priority Queue  (日) EMDの下限値と順位キューを用いたEarch Mover距離の高速検索アルゴリズム   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) The earth mover's distance (EMD) is a measure of the distance between two distributions, and it has been widely used in multimedia information retrieval systems, in particular, in content-based image retrieval systems. When the EMD is applied to image problems based on color or texture, the EMD reflects the human perceptual similarities. However, its computations are too expensive to use in large-scale databases. In order to achieve efficient computation of the EMD during query processing, we have developed fastEMD, a library for high-speed feature-based similarity retrievals in large databases. This paper introduces techniques that are used in the implementation of the fastEMD and demonstrates the efficiency in extensive experiments.  (日) Earth Mover's Distance(EMD)は2つの分布間の距離尺度であり,画像検索を始めとするさまざまなマルチメディア情報検索において用いられている.我々は,EMDに基づく大規模データ検索を高速かつ効率的に行うためのライブラリfastEMDを開発した.本論文では,fastEMDの実装に用いられている技術およびfastEMDの性能評価実験について述べた.   [継承]
キーワード (推奨):
発行所 (推奨):
誌名 (必須): (英) IEEE NLP-KE 2009 (日) (読)
ISSN (任意):
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都市 (必須): (英) Dalian, China (日) (読) [継承]
年月日 (必須): 西暦 2009年 9月 初日 (平成 21年 9月 初日) [継承]
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標準的な表示

和文冊子 ● Masami Shishibori, Koizumi Daichi and Kenji Kita : A Fast Retrieval Algorithm for the Earch Mover's Distance Using EMD Lower Bounds and the Priority Queue, IEEE NLP-KE 2009, Dalian, China, Sep. 2009.
欧文冊子 ● Masami Shishibori, Koizumi Daichi and Kenji Kita : A Fast Retrieval Algorithm for the Earch Mover's Distance Using EMD Lower Bounds and the Priority Queue, IEEE NLP-KE 2009, Dalian, China, Sep. 2009.

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