搜索方法、搜索程序以及搜索裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本文所公開的實施例涉及搜索方法等。
【背景技術】
[0002] 例如，為了認證各種系統的用戶，而獲取用戶的生物統計信息，然后，確定與所獲 取的生物統計信息匹配的生物統計信息是否已被數據庫所預先記錄并且能在該數據庫中 找到。這里，由于在認證時要獲取的生物統計信息很少完全匹配在登記時獲取的生物統計 信息，所以能夠有效地執行相似性搜索。
[0003] 為了表達用于執行相似性搜索的相似性等級，可使用將生物統計信息的特征值 轉換成散列向量（hash vetor)的技術。該技術將具有相近漢明距離（close hamming distance)的散列向量的每條生物統計信息識別為相似生物統計信息。
[0004] 傳統技術已采用超平面將特征值轉換成散列向量。然而，還可使用采用超球體將 特征值轉換成散列向量的技術，并且期望使用超球體的技術實現精度改善。
[0005] 引用文獻列表
[0006] 專利文獻
[0007] 專利文獻1 :日本已公開專利公布第號
[0008] 專利文獻2 :日本已公開專利公布第號
[0009] 專利文獻3 :日本已公開專利公布第2011-39755號
[0010] 非專利文獻
[0011] 非專利文獻 I : Jae-Pil Heo, Youngwoon Lee, Junfeng He, Shih-Fu Chang, and Sung-Eui Yoon, "Spherical hashing"，in CVPR，pp. 2957-2964,2012。
[0012] 非專利文獻 2 :Kengo Terasawa and Yuzuru Tanaka, "Spherical Ish for approximate nearest neighbor search on unit hyper-sphere^,in Frank K. H. A. Dehne, Jorg-Rudiger Sack, and Norbert Zeh, editors, WADS, Vol. 4619 of Lecture Notes in Computer Science,pp.27-38. Springer, 2007。
[0013] 然而，前述傳統技術引起了利用超球體計算散列向量將導致計算量增加的問題。
[0014] 此外，當利用超球體將特征向量轉換成散列向量時，蟲孔（wormhole)可以引起甚 至明顯不同的特征向量，從而在轉換成散列向量后具有縮短的漢明距離。由于這個原因，那 些不同的特征向量會被錯誤地確定為相似特征向量。
[0015] 因此，本發明的一個實施例的一個方面的目的是提供一種以簡單方式利用超球體 實現要執行的相似性搜索的搜索方法、搜索程序以及搜索裝置。

【發明內容】

[0016] 根據實施例的一個方面，一種搜索方法包括：獲取在數據庫中存儲的第一維特征 向量；以及搜索以下參數：當特征向量基于包括交點和距離的所述參數映射在球體的表面 上時，通過所述參數，要映射在所述球體的表面上的特征向量的位置集中在所述球體的半 球上，在該交點處特征空間與經過該球體的直線相交，，該球體存在于維度比該特征空間大 一維或更多維的空間中，該距離是從球體的預定點至該特征空間的距離。
【附圖說明】
[0017] 圖1是例示根據第一實施例的搜索裝置的配置的功能塊圖。
[0018] 圖2A是例示特征值存儲單元的示例數據結構的視圖。
[0019] 圖2B是例示位串存儲單元的示例數據結構的視圖。
[0020] 圖3是例示特征空間V與超球體S之間的關系的第一視圖。
[0021] 圖4是例示特征空間V與超球體S之間的關系的第二視圖。
[0022] 圖5是例示通過根據第一實施例的搜索裝置所執行的過程的流程圖。
[0023] 圖6是例示根據第一實施例的參數識別處理的過程的流程圖。
[0024] 圖7是例示在無限遠點周圍的捷徑（shortcut)的說明視圖。
[0025] 圖8是例示通過逆立體投影將特征向量映射在超球體的東半球上的參數的示例 的視圖。
[0026] 圖9是例示通過逆立體投影將特征向量映射在超球體的西半球上的參數的示例 的視圖。
[0027] 圖10是例示根據第二實施例的搜索裝置的配置的功能塊圖。
[0028] 圖11是例示近似直線的示例的視圖。
[0029] 圖12是例示根據第二實施例的參數識別處理的過程的流程圖。
[0030] 圖13是例示根據第三實施例的搜索裝置的配置的功能塊圖。
[0031] 圖14是例示通過爬山搜索而執行的參數識別處理的過程的流程圖。
[0032] 圖15是例示通過馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法執行的參數識別處理的過程的流程 圖。
[0033] 圖16是例示通過群智能執行的參數識別處理的過程的流程圖。
[0034] 圖17是例示目標函數的過程的示例的流程圖。
[0035] 圖18是例示用于執行搜索程序的計算機的示例的視圖。
【具體實施方式】
[0036] 將參考附圖來解釋本發明的優選實施例。注意，本發明不限于這些實施例。
[0037] [a]第一實施例
[0038] 將描述根據第一實施例的搜索裝置的配置的示例。圖1是例示根據第一實施例的 搜索裝置的配置的功能塊圖。如圖1中所例示的，搜索裝置100包括特征值存儲單元101、查 詢存儲單元102、位串存儲單元103、逆立體投影單元104a和104b以及位串產生單元105a 和105b。搜索裝置100還包括超平面放置單元106、轉換規則產生單元107、參數設置單元 108、漢明距離計算單元109以及相似向量識別單元110。
[0039] 特征值存儲單元101存儲多個特征向量。圖2A是例示特征值存儲單元的示例數 據結構的視圖。如圖2A中所例示的，特征值存儲單元101將識別信息和特征向量以彼此相 關聯的方式進行存儲。識別信息唯一地識別特征向量。特征向量例如是從用戶的生物統計 信息中獲得的m維特征值數據。為了從生物統計信息確定特征值，可以采用任意傳統技術。
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