近傍検索向け転置ファイル法における外部キー検索と動的データ追加の実装と評価

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  • キンボウ ケンサク ムケ テンチ ファイルホウ ニ オケル ガイブ キー ケンサク ト ドウテキ データ ツイカ ノ ジッソウ ト ヒョウカ
  • External Key Search and Dynamic Data Insertion in Inverted File Indexing Method applied for Nearest Neighbor Search

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抄録

マルチメディア・データに対する内容検索技術が実用化されつつある.しかし 従来 地図等のアプリケーションを中心に研究・開発されてきた木状の多次元空間索引法は 高次元のマルチメディア・データの索引には適さず ディスクベースの性能が特徴ベクトルDBの全件走査にも及ばないことが近年わかってきた.そこで 本論文ではデータ数に依存しない高速なk近傍検索を可能にするため 近傍検索向け転置ファイル法をベースにした外部キー検索と動的データ追加アルゴリズムの提案を行う.実験により 実用的な検索精度を維持しつつ高速な処理が可能になることを示す.また 現在 6次元以上の一様分布データに対する最速のk近傍検索手法であるVA-File法との比較を行い その優位性を示す.

The content retrieval technology is coming to be used widely in multimedia applications. In such area, many tree indices, which were developed for GIS data, has been using for searching k-nearest neighbors. However, it is found that the tree indices are do not work effectively in multimedia contents whose feature vectors are high-dimensions. In this paper we propose an external key search and dynamic data insertion method based on the inverted file method. These performs fast in large and high-dimensional vector database without depending on the number of data and data dimensions. In experiments we show these performance and precision by comparing with VA-File, which is the best k-nearest neighbor search method over 6 dimensions, to show the advantage of our methods.

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