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1. (WO2012165135) DATABASE LOGGING METHOD AND LOGGING DEVICE RELATING TO APPROXIMATE NEAREST NEIGHBOR SEARCH
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2012/165135    International Application No.:    PCT/JP2012/062406
Publication Date: 06.12.2012 International Filing Date: 15.05.2012
IPC:
G06T 1/00 (2006.01), G06F 17/30 (2006.01)
Applicants: OSAKA PREFECTURE UNIVERSITY PUBLIC CORPORATION [JP/JP]; 1-1, Gakuen-cho, Naka-ku, Sakai-shi, Osaka 5998531 (JP) (For All Designated States Except US).
IWAMURA, Masakazu [JP/JP]; (JP) (For US Only).
KISE, Koichi [JP/JP]; (JP) (For US Only)
Inventors: IWAMURA, Masakazu; (JP).
KISE, Koichi; (JP)
Agent: NOGAWA, Shintaro; Nogawa Patent Office, Nishitenma Five Bldg., 16-3, Nishitenma 5-chome, Kita-ku, Osaka-shi, Osaka 5300047 (JP)
Priority Data:
2011-119128 27.05.2011 JP
Title (EN) DATABASE LOGGING METHOD AND LOGGING DEVICE RELATING TO APPROXIMATE NEAREST NEIGHBOR SEARCH
(FR) PROCÉDÉ DE JOURNALISATION DE BASE DE DONNÉES ET DISPOSITIF DE JOURNALISATION RELATIFS À UNE RECHERCHE APPROXIMATIVE DU PLUS PROCHE VOISIN
(JA) 近似最近傍探索に係るデータベースの登録方法および登録装置
Abstract: front page image
(EN)The present application relates to a method whereby a plurality of characteristic vectors which are extracted from image data are logged in a database together with the image data for approximate nearest neighbor searching, and has as an objective reducing computation time and memory use. L groups of K hash tables are generated, and each characteristic vector is respectively logged with each hash table. With one group as a copy destination, another group as a copy source, and each respective division by combination of logging bin of the K hash tables of each group as a bucket: 1) a given characteristic vector is focused on; 2) another characteristic vector which is logged in the same bucket in the copy source as the characteristic vector is identified; 3) a characteristic vector is selected in which a number of groups in which the other characteristic vector is logged in the same bucket as the characteristic vector which is focused on is greater than or equal to a prescribed threshold; and 4) when the characteristic vector which is selected in 3) is not logged in each bin of the copy destination in which the characteristic vector being focused on is logged, the characteristic vector is logged in each bin. After focusing on a prescribed number of characteristic vectors and executing 1) - 4) foregoing for each characteristic vector, the copy source hash tables are deleted.
(FR)La présente demande porte sur un procédé par lequel une pluralité de vecteurs de caractéristiques qui sont extraits de données d'image sont journalisés dans une base de données conjointement avec les données d'image en vue d'une recherche approximative du plus proche voisin, et a pour objectif de réduire le temps de calcul et l'utilisation de mémoire. L groupes de K tables de hachage sont générés, et chaque vecteur de caractéristiques est respectivement journalisé avec chaque table de hachage. En utilisant un groupe à titre de destination de copie, un autre groupe à titre de source de copie, et chaque division respective par combinaison de cases de journalisation des K tables de hachage de chaque groupe à titre de seau : 1) un vecteur de caractéristiques donné est considéré ; 2) un autre vecteur de caractéristiques qui est journalisé dans le même seau dans la source de copie que le vecteur de caractéristiques est identifié ; 3) un vecteur de caractéristiques est sélectionné dans lequel un nombre de groupes dans lesquels l'autre vecteur de caractéristiques est journalisé dans le même seau que le vecteur de caractéristiques qui est considéré est supérieur ou égal à un seuil prescrit ; et 4) lorsque le vecteur de caractéristiques qui est sélectionné à l'étape 3) n'est pas journalisé dans chaque case de la destination de copie dans laquelle est journalisé le vecteur de caractéristiques qui est considéré, le vecteur de caractéristiques est journalisé dans chaque case. Après avoir considéré un nombre prescrit de vecteurs de caractéristiques et avoir exécuté les étapes 1) à 4) précédentes pour chaque vecteur de caractéristiques, les tables de hachage de la source de copie sont supprimées.
(JA)本願は、近似最近傍探索のために、画像データから抽出した複数の特徴ベクトルを当該画像データとともにデータベースに登録する方法に関するものであり、計算時間とメモリ使用量を削減することを目的とする。ハッシュテーブルを、K個を一組としてL組生成し、各特徴ベクトルを各組の各ハッシュテーブルにそれぞれ登録する。一つの組をコピー先、他の組をコピー元、各組のK個のハッシュテーブルの登録ビンの組み合わせによるそれぞれの区分をバケットとして、(1)ある特徴ベクトルに注目し、(2)コピー元において特徴ベクトルと同じバケットに登録された他の特徴ベクトルを特定し、(3)他の特徴ベクトルが注目した特徴ベクトルと同じバケットに登録された組数が所定値以上である特徴ベクトルを選択し、(4)注目した特徴ベクトルが登録されているコピー先の各ビンに、(3)で選択された特徴ベクトルが登録されていないときは各ビンに前記特徴ベクトルを登録し、所定数の特徴ベクトルに注目して各特徴ベクトルについて前記(1)~(4)を実行した後、コピー元のハッシュテーブルを削除する。
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: Japanese (JA)
Filing Language: Japanese (JA)