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2007 년 7 월 24 일

수백만의 365 토토사이트 데이터베이스에서
1 초 이내에 유사한 365 토토사이트와 비디오를 검색 할 수있는 기술 개발 된 기술

검색에 대한 365 토토사이트 기능 데이터 저장을위한 고려 된 방법,
대형 데이터베이스를 빠르게 검색 할 수 있습니다

토토 사이트. (Hitachi라고 불리는 Furukawa Kazuo / Hightinafter)는 최근 수백만의 대규모 이미지 및 비디오 데이터 중 1 초 이내에 지정된 이미지와 유사한 이미지와 유사한 이미지를 빠르게 검색 할 수있는 유사한 이미지 검색 기술을 개발했습니다. 유사한 이미지 검색 기술은 유사한 모양의 이미지를 검색하는 기술이며, 이미지 간의 유사성은 이미지 자체에 포함 된 정보를 자동으로 추출하여 이미지의 색상 분포 및 모양을 차분한 수치 정보로 표현하는 "이미지 기능"을 기반으로 평가됩니다. 비슷한 이미지 검색 기술 자체는 이미 실용적으로 사용되었지만 검색 중 처리량은 커서 대규모 데이터를 처리하기가 어려워졌습니다.
  이번에 토토사이트 는 365 토토사이트 데이터를 저장할 때 유사한 데이터를 결합하고 하드 디스크 드라이브에 365 토토사이트 기능 데이터를 저장할 때 레코딩 위치를 최적화하여 고속의 저 메모리 검색을 허용하는 기술을 개발했습니다 (HDD라고도 함). 이것은 허용합니다

  광대역 통신의 채택, HDD 및 기타 스토리지 장치의 용량 증가 및 디지털 카메라와 같은 다양한 이미징 장치의 확산으로 인해 현재 PC에서 많은 양의 365 토토사이트 및 비디오를 처리 할 수있는 시대에 있습니다. 미래에 처리 할 데이터의 양이 더욱 증가 할 것으로 예상되므로, 대규모 365 토토사이트 및 비디오 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 사용자가 원하는 365 토토사이트를 빠르게 검색 할 수있는 기술이 필요합니다.
  이미지 검색 기술로서, 이미지 자체가 보유한 시각적 정보 (색상 분포, 텍스처, 구성 등)를 기반으로 검색하는 "유사한 이미지 검색 기술"이라는 기술은 이미 실용적으로 사용되었습니다. 유사한 이미지 검색에서, 시각적 정보는 검색 할 이미지에서 수백 차원의 수백 크기의 숫자 시퀀스 데이터 (이미지 특징량)에 표시되며, 이미지 특징량 (이미지 기능 벡터 사이의 거리)의 차이에 따라 데이터 간 "유사성 (유사성)"이 평가된다. 유사한 이미지 검색을 수행 할 때 마지막 100 차원의 이미지 기능 차이를 계산해야하므로 검색 대상이 수백만이되면 계산량이 엄청납니다. 따라서 검색 시간 속도를 높이는 것은 대규모 데이터베이스에 대해 유사한 이미지를 실현하는 데 어려움을 겪었습니다.

  이번에 토토사이트 는 PC를 사용하여 수백만 개의 이미지 및 비디오 데이터에서 1 초 (100 밀리 초)에서 찾고있는 이미지와 유사한 이미지를 검색 할 수있는 고속의 저렴한 유사한 이미지 검색 기술을 개발했습니다. 이 기술은 이미지 데이터를 등록 할 때 이미지 기능 데이터를 저장하는 방법이며, 가까운 값을 갖는 이미지 기능 데이터가 단일 그룹으로 구성되는 "클러스터링 프로세스"와 유사한 평균 이미지 기능 값의 클러스터가 서로 가깝게 배치되는 최적화 프로세스를 특징으로합니다. 이 기술을 통해 응용 프로그램은 좋아하는 유명인이 10,000 시간의 비디오에서 나타나는 장면을 즉시 검색 할 수 있습니다. 또한이 기술은 개인이 촬영 한 이미지와 비디오를 관리하는 데 효과적이라고 생각합니다.

기술 세부 사항

(1) 클러스터링을 사용한 2 단계 검색 기술을 사용한 빠른 유사한 365 토토사이트 검색

  고속 검색을 달성하기 위해 PC 메모리 및 HDD를 사용하여 2 단계 검색 기술을 개발했습니다. 이 기술에서 365 토토사이트 데이터가 등록되면 유사한 365 토토사이트의 기능 데이터는 클러스터를 클러스터라고하는 단위로 나누는 동안 클러스터링 처리에 의해 저장됩니다. 각 클러스터는 포함하는 365 토토사이트 기능 데이터의 평균값으로 표시 되며이 값은 메모리로 작성됩니다. 검색에서 클러스터에 대해 유사한 검색이 수행되고 입력 365 토토사이트와 유사한 평균 값을 가진 여러 클러스터가 얻어지고 선택한 클러스터의 365 토토사이트에 대해 유사한 검색이 수행됩니다. 효율적인 검색을 수행하면 대규모 데이터에 대해서도 검색을 가속화 할 수 있습니다. 또한, 클러스터의 대표적 특징 금액 만 메모리에 기록되므로 메모리 저장이 달성되었습니다.

(2) HDD의 데이터 배열 최적화로 판독 값 속도

  고속 검색을 수행하려면 HDD에 저장된 365 토토사이트 기능의 읽기 속도를 높여야합니다. 이 기술에서는 365 토토사이트 기능 금액이 클러스터 기준으로 기록되므로 동일한 클러스터 내의 365 토토사이트 기능량의 데이터가 HDD에 지속적으로 배열됩니다. 또한, 클러스터 레이아웃은 HDD에서 유사한 클러스터가 서로 가까이 배치되도록 최적화됩니다. 이러한 프로세스는 가능한 한 많이 검색하는 동안 HDD에서 읽기 위치의 이동을 줄이기 위해 설계되었습니다.

이 기술은 대규모 365 토토사이트 및 비디오 데이터가 전문 및 개인 PC에 저장되는 광대역 시대의 고속 유사한 365 토토사이트 검색 방법으로 사용할 수있는 유망한 기술입니다.

 이 연구는 기술 연구 협회 (RWC 연구 협회)를위한 새로운 정보 처리 개발 기관인 경제, 무역 및 산업 국가 프로젝트에 참여함으로써 얻은 결과를 사용합니다.

  이 기술은 7 월 25 일 수요일과 7 월 26 일 목요일에 Hitachi가 개최 할 Hitachi Uvalue Convention 2007에서 전시 될 예정입니다.

관련 정보

• "Hitachi UValue Convention 2007"공식 사이트

연락처 정보

토토 사이트., Central Research Institute Planning Office [담당자 : 카와이, 키노시타, 하나와]
280 Higashi-Keigakubo 1-Chome, Kokubunji City, 도쿄 185-8601
전화 : 042-327-7777 (직접)

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