Faculty Profiles - ISHIKAWA, Yoshiharu

Papers - ISHIKAWA, Yoshiharu

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近似的問合せ処理における問合せ高速化のための誤差保証条件の検討

倪天嘉, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

情報処理学会研究報告データベースシステム (DBS) Vol. 2022-DBS-175 2022.9

機械学習を用いた検索エッジ数の推定によるグラフベース近似最近傍探索の高速化

菅寧, 陸可鏡, 石川佳治, 杉浦健人

第21回情報科学技術フォーラム (FIT 2022) 2022.9

航空オブリーク画像からの広域3DTin高速作成システム構築と災害時実証実験について

藤原紘子, 大辻喜典, 杉浦健人, 石川佳治, 神林飛志, 埋金進一, 川口章, 薮下雄平, 鈴鹿守俊, 佐藤俊明

地理情報システム学会第31回学術研究発表大会 2022.10

MQH: Locality Sensitive Hashing on Multi-level Quantization Errors for Point-to-Hyperplane Distances Reviewed

Kejing Lu, Yoshiharu Ishikawa, Chuan Xiao

Proceedings of the VLDB Endowment (PVLDB) Vol. 16 ( 4 ) page： 864 - 876 2023.1

B⁺木のマルチバージョン化による範囲走査性能への影響評価

桑村真生, 杉浦健人, 野原健汰, 石川佳治, 陸可鏡

情報処理学会第85回全国大会講演論文集 2023.3

Bz木における範囲走査性能の改善

井戸佑, 杉浦健人, 中山宗, 石川佳治, 陸可鏡

情報処理学会第85回全国大会講演論文集 2023.3

Bz木におけるマルチスレッドでの構造変更操作に関する性能評価

中山宗, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

情報処理学会第85回全国大会講演論文集 2023.3

Bw木におけるマルチスレッドでの構造変更操作に関する性能評価

平野匠真, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

情報処理学会第85回全国大会講演論文集 2023.3

誤差上限付き近似問合せ処理におけるシノプシス構築の高速化

堀崎祥, 倪天嘉, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

情報処理学会第85回全国大会講演論文集 2023.3

近似的問合せ処理におけるシノプシス構築の高速化

倪天嘉, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM 2023) 2023.2

B⁺木における同時実行制御手法の統一的な再現実装及び性能検証

野原健汰, 鈴木駿也, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM 2023) 2023.3

Adaptive Radix Treeの多次元索引への拡張

鈴木駿也, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM 2023) 2023.3

機械学習によるグラフベース近似最近傍探索の高速化

菅寧, 陸可鏡, 杉浦健人, 石川佳治

第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM 2023) 2023.3

永続メモリ向けMulti-Word Compare-and-Swap命令の改善

西村学, 杉浦健人, 石川佳治

第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM 2023) 2023.3

エッジコンピューティング環境を想定した近似的な耐障害性保証に基づくデータストリーム処理システム

高尾大樹, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM 2023) 2023.3

Learning Local Similarity with Spatial Interrelations on Content-Based Image Retrieval Open Access

ZHAO Longjiao, WANG Yu, KATO Jien, ISHIKAWA Yoshiharu

IEICE Transactions on Information and Systems Vol. E106.D ( 5 ) page： 1069 - 1080 2023.5

Language：English Publishing type：Research paper (scientific journal) Publisher：The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

<p>Convolutional Neural Networks (CNNs) have recently demonstrated outstanding performance in image retrieval tasks. Local convolutional features extracted by CNNs, in particular, show exceptional capability in discrimination. Recent research in this field has concentrated on pooling methods that incorporate local features into global features and assess the global similarity of two images. However, the pooling methods sacrifice the image's local region information and spatial relationships, which are precisely known as the keys to the robustness against occlusion and viewpoint changes. In this paper, instead of pooling methods, we propose an alternative method based on local similarity, determined by directly using local convolutional features. Specifically, we first define three forms of local similarity tensors (LSTs), which take into account information about local regions as well as spatial relationships between them. We then construct a similarity CNN model (SCNN) based on LSTs to assess the similarity between the query and gallery images. The ideal configuration of our method is sought through thorough experiments from three perspectives: local region size, local region content, and spatial relationships between local regions. The experimental results on a modified open dataset (where query images are limited to occluded ones) confirm that the proposed method outperforms the pooling methods because of robustness enhancement. Furthermore, testing on three public retrieval datasets shows that combining LSTs with conventional pooling methods achieves the best results.</p>

DOI： 10.1587/transinf.2022edp7163

永続メモリ向けロックフリー索引Bz木の改善

中山宗, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

情報処理学会研究報告 Vol. 2023-DBS-177 ( 38 ) page： 1 - 6 2023.9

同時実行B+木におけるロックフリー手続きの改善と実装

平野匠真, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

情報処理学会研究報告 Vol. Vol. 2023-DBS-177 ( 39 ) page： 1 - 6 2023.9

誤差保証付き近似的問合せ処理におけるシノプシス構築の高速化 Invited Reviewed

倪天嘉, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM 2024） 2024.2

同時実行B⁺木におけるロックフリー手続きの改善と実装

平野匠真, 杉浦健人, 石川佳治, 陸可鏡

第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM 2024） 2024.2

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