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講演抄録/キーワード
講演名 2022-05-20 14:00
四元数領域におけるアダマール符号離散ハッシング
末安 学北九州市大)・○京地清介工学院大)・上瀧 剛熊本大SIP2022-23 BioX2022-23 IE2022-23 MI2022-23
抄録 (和) 本論文では,実数値カーネル変換(Real-valued Kernel Transform: $mathbb{R}$KT)に基づく実数領域上の教師ありアダマール符号化離散ハッシング($mathbb{R}$-HCSDH)を,複素数/四元数KT(Complex-valued/Quaternion-valued KT: $mathbb{C}$KT/$mathbb{H}$KT)に基づく複素数/四元数領域上のHCSDH($mathbb{C}$-HCSDH/$mathbb{H}$-HCSDH)に拡張する.教師あり離散ハッシュは,高速なデータ検索の基盤技術として近年注目されている.SDHではハッシュ関数を効率的に学習することが重要であり,これまでに多くの手法が提案されている.その中でもHCSDHはアダマール符号を導入することで学習過程を簡略化し,かつ高い検索精度が実現できることを示している.HCSDHを含むSDHに関する多くの研究はハッシュ関数学習に焦点を当てている.一方特徴ベクトルを生成するSDHの初期段階であるKTも性能に影響を与えるが,あまり注目されていない.このため,本研究では,より効果的なKTを設計することを目的としている.従来のKTは,学習データから選ばれた各アンカーと入力データとの距離のみを考慮する$mathbb{R}$KTであるため,等距離にある2つのアンカーを区別することができない.この問題を解決するために,入力データと各アンカー間の距離だけでなく,角度も考慮する$mathbb{C}$KT/$mathbb{H}$KTを導入する
.さらに$mathbb{C}$KTと$mathbb{H}$KTを用いたHCSDHモデルにおいてもアダマール符号が最適であることを検証する.実験では,$mathbb{C}$-HCSDHと$mathbb{H}$-HCSDHは(クロスモーダル)データ検索において$mathbb{R}$-HCSDHよりも高い検索精度することを示す. 
(英) This paper extends Hadamard-coded supervised discrete hashing on real domain (termed as $mathbb{R}$-HCSDH) using a real-valued kernel transformation ($mathbb{R}$KT) to one on complex/quaternion domain (termed as $mathbb{C}$-HCSDH/$mathbb{H}$-HCSDH) using complex/quaternion-valued KTs ($mathbb{C}$KT/$mathbb{H}$KT). Supervised discrete hashing has recently attracted for its efficiency in data retrieval. Efficient learning of a hashing function is at the core of SDH, and many methods have been proposed. Among them, HCSDH simplifies the learning process by introducing Hadamard codes and shows its efficiency. Although many studies on SDH, including HCSDH, focus on hashing function learning, KT, which is an initial step of SDH to generate a feature vector, also affects performance but has received less attention. This motivates us to establish more effective KTs in this work. Since conventional KTs are $mathbb{R}$KTs that only consider the distance between the input data and each anchor chosen from a training dataset, it cannot distinguish two anchors being equidistant. To solve this problem, we introduce $mathbb{C}$KT/$mathbb{H}$KT to consider not only the distance but also the angle between the input data and each anchor. Moreover, under the $mathbb{C}$KT and the $mathbb{H}$KT, we verify that Hadamard codes are still optimal for the HCSDH model. Experimental results show $mathbb{C}$-HCSDH and $mathbb{H}$-HCSDH outperform $mathbb{R}$-HCSDH in (cross-modal) data retrieval.
キーワード (和) バイナリハッシング / アダマール符号 / 離散ハッシング / カーネル変換 / 複素数 / 四元数 / /  
(英) Binary Hashing / Hadamard Code / Discrete Hashing / Kernel Transformation / Complex Number / Quaternion Number / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 28, SIP2022-23, pp. 117-122, 2022年5月.
資料番号 SIP2022-23 
発行日 2022-05-12 (SIP, BioX, IE, MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード SIP2022-23 BioX2022-23 IE2022-23 MI2022-23

研究会情報
研究会 SIP BioX IE MI ITE-IST ITE-ME  
開催期間 2022-05-19 - 2022-05-20 
開催地(和) 熊本大学工学部黒髪キャンパス南地区 
開催地(英) Kumamoto University Kurokami Campus 
テーマ(和) 信号・映像・医用画像・マルチメディアデータの処理・解析と応用,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIP 
会議コード 2022-05-SIP-BioX-IE-MI-IST-ME 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 四元数領域におけるアダマール符号離散ハッシング 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Hadamard-Coded Supervised Discrete Hashing on Quaternion Domain 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) バイナリハッシング / Binary Hashing  
キーワード(2)(和/英) アダマール符号 / Hadamard Code  
キーワード(3)(和/英) 離散ハッシング / Discrete Hashing  
キーワード(4)(和/英) カーネル変換 / Kernel Transformation  
キーワード(5)(和/英) 複素数 / Complex Number  
キーワード(6)(和/英) 四元数 / Quaternion Number  
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) 末安 学 / Manabu Sueyasu / スエヤス マナブ
第1著者 所属(和/英) 北九州市立大学 (略称: 北九州市大)
The University of Kitakyushu (略称: The Univ. Kitakyushu)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 京地 清介 / Seisuke Kyochi / キョウチ セイスケ
第2著者 所属(和/英) 工学院大学 (略称: 工学院大)
Kogakuin University (略称: Kogakuin Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 上瀧 剛 / Gou Koutaki / コウタキ ゴウ
第3著者 所属(和/英) 熊本大学 (略称: 熊本大)
Kumamoto University (略称: Kumamoto Univ.)
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講演者
発表日時 2022-05-20 14:00:00 
発表時間 20 
申込先研究会 SIP 
資料番号 SIP2022-23, BioX2022-23, IE2022-23, MI2022-23 
巻番号(vol) 122 
号番号(no) no.28(SIP), no.29(BioX), no.30(IE), no.31(MI) 
ページ範囲 pp.117-122 
ページ数
発行日 2022-05-12 (SIP, BioX, IE, MI) 


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