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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-02-22 10:00 距離計算を行わない近似最近傍探索アルゴリズム: Grafting Trees ○大谷洋平・和田俊和・大池洋史（和歌山大）  PRMU2012-162 |
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| 抄録 | （和） | 本報告では，K-D木を用いた最近傍探索アルゴリズムにおけるPriority Searchを識別問題としてとらえ，距離計算を行わない最近傍探索アルゴリズムを提案する．K-D木を用いた最近傍探索では，1) 木探索によって暫定最近傍解を求め， 2) A*アルゴリズムによる真の最近傍の探索が行われる．このうち，2)のA*アルゴリズムによる最近傍の探索に処理時間の大半が費やされてしまう．この傾向は，格納されているデータ分布の次元数が上昇するにつれて顕著になる．本報告では，木探索でたどり着いた葉ノードに対応する空間のBOX分割を考え，そのBOX内のどこにクエリが存在するかにより，Priority Searchで見つかる最近傍は決まっていることに着目し，BOX毎に識別器を用意して，距離計算なしで最近傍探索を行う方法を提案する．具体的には，K-D木の葉の部分に決定木を継ぎ足したGrafting Treesというデータ構造を用いた最近傍探索アルゴリズムを提案する． Grafting Treesでは，データ分布の次元数が上昇するにつれて決定木の構造が深くなってしまうという問題が起きるため，登録したデータを母点とするVoronoi境界付近では，木探索の代わりに距離計算を行うHybrid Grafting Treesについても提案する．実験では，D. MountらのANNライブラリとGrafting Treesの速度比較を行い，ANNよりも高速であることを示す． |
| （英） | This report presents a nearest neighbor search algorithm without distance computation. K-D tree based nearest neighbor search algorithm consists of two processes: 1) determine tentative nearest neighbor data by tree search, and 2) A* algorithm based “priority search” to find true nearest neighbor data to the query. The latter process consumes most computational time especially for high dimensional data distributions. We focus on the fact that the nearest neighbor data is essentially determined by the query position in the feature space and the priority search can be replaced by classifiers. In practice, we employ decision trees as classifiers and attach them to the K-D tree leaf nodes. This data structure is named Grafting trees. On this tree, we can find the nearest neighbor data without distance computation. In this data structure, some decision tree leaves can be very deep. For solving this problem, we modified this data structure forgiving distance computation for such leaf nodes. The modified tree is named Hybrid Grafting trees. In the experiments, we compared ANN library with our methods and confirmed the search time is shorter than ANN. | |
| キーワード | （和） | 近似最近傍探索 / Voronoi分割 / K-D Tree / Grafting Trees / Hybrid Grafting Trees / / / |
| （英） | Approximate Nearest Neighbor / Voronoi decomposition / K-D Tree / Grafting Trees / Hybrid Grafting Trees / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 441, PRMU2012-162, pp. 137-142, 2013年2月. | |
| 資料番号 | PRMU2012-162 | |
| 発行日 | 2013-02-14 (PRMU) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2012-162 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2013-02-21 - 2013-02-22 |
| 開催地（和） | 大阪府立大 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 大規模データベースとパターン認識 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2013-02-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 距離計算を行わない近似最近傍探索アルゴリズム: Grafting Trees |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Grafting Trees A Nearest Neighbor Srarch Algorithm without Distance Computation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 近似最近傍探索 / Approximate Nearest Neighbor |
| キーワード(2)（和/英） | Voronoi分割 / Voronoi decomposition |
| キーワード(3)（和/英） | K-D Tree / K-D Tree |
| キーワード(4)（和/英） | Grafting Trees / Grafting Trees |
| キーワード(5)（和/英） | Hybrid Grafting Trees / Hybrid Grafting Trees |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大谷 洋平 / Yohei Ohtani / オオタニ ヨウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 和田 俊和 / Toshikazu Wada / ワダ トシカズ |
| 第2著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大池 洋史 / Hiroshi Oike / オオイケ ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-02-22 10:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2012-162 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.441 |
| ページ範囲 | pp.137-142 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2013-02-14 (PRMU) |
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