a64fxスパコン上での近似最近傍探索による高速大規模マルチメディア処理

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2022年度は、まず近傍探索の理論面に着目し研究を行った。主として、次の二点に関して研究を行った。(1) グラフインデクスの分散構築。グラフベースの近傍探索データ構造は現在最も広く使われている。一方で、グラフベースのインデクスは構築が遅く、特に並列化しづらいという欠点があった。我々はアルゴリズムを分解し並列可能にすることで、インデクスの構築を高速化する研究を行った。(2) データ重複が与える精度変化への影響の調査。近傍探索の文脈では、全く同じ冗長データや、わずかに違うだけのデータが存在しうる。しかし、それらのデータが探索性能に与える影響は知られていなかった。私たちは評価指標を整理し人工データを用いることで、そのようなデータ重複が精度に与える影響を調査した。上記のそれぞれに対し、コンピュータビジョン分野における国内の最大の学会である画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）にて発表を行った。(2)の内容については、優秀な論文のみ選ばれるShort Oralに選定され、口頭発表を行った。