参照回数を考慮したLZW法によるデータ圧縮(フレッシュマンセッション)(フレッシュマン,一般)
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概要
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データ圧縮の分野において,入力系列の統計的性質が未知でも入力系列が長くなるにつれて漸近的に最良の圧縮が可能な手法として,LZW法が知られている.しかし, LZW法では参照された辞書番号を符号化する際に,必ずしも頻出する記号列に対して短い符号語が割り当てられているとは限らないという問題点がある.そこで本研究では,参照回数の多い順に小さい辞書番号を振ることにより,頻出する記号列に対して短い符号語を割り当て直す手法を提案する.また,提案手法の実データへの適用によって,従来の符号化法に比べ小さな圧縮率を達成することを示す.さらに比較のため,提案手法と同様に辞書の入れ替えを行い,完全に参照回数順に節点番号を割り当てた後にCBT符号による符号化を行う手法を適用した圧縮率も求め,提案手法がよい圧縮を実現できていることを示す.
- 2004-07-21
著者
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石田 崇
早稲田大学メディアネットワークセンター
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平澤 茂一
早稲田大学理工学術院
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吉田 幸二
早稲田大学理工学部経営システム工学科
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平沢 茂一
早稲田大学理工学部工業経営学科
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平澤 茂一
早稲田大学
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芥子 和宏
早稲田大学理工学部経営システム工学科
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