情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

ビッグデータに代表される，大量で多様なデータから，クエリの近傍データを検索する最近傍探索技術が重要視されている．目的のデータを検索するには，単純に全データを探索すればよい．しかし，大量に存在するデータに対して全データの探索を行うと，現実的な時間での処理は不可能である．これまで，このような最近傍探索問題を解く手法が盛んに研究されており．局所鋭敏なハッシュ関数を用いた手法もそのうちの1つである。本稿では元データの分散や密度，分布といったような特徴に注目し，それらを考慮したハッシュ関数を生成する手法を提案する．これにより従来のハッシュ法よりも高速で高精度な結果となることを実際の画像特徴量データを用いた比較実験によって示した。