予測誤差信号を用いた適応ニューラルネットワークによる画像圧縮
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概要
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本稿では、予測誤差信号で学習した並列構造のニューラルネットワークを用いることにより、汎化能力を有した適応的な画像圧縮法を提案する。圧縮システムは、中間層ユニット数の異なる合計62個のニューラルネットで構成し、各ニューラルネットの学習は、SIDBA標準画像データ3枚から抽出した誤差信号を用いて、画像の平均的特徴を学習する逐次型ニューラルネットアルゴリズム (誤差逆伝搬法) で行う。未学習画像の圧縮実験においては、既学習画像を圧縮した場合と比較して同程度かまたはそれ以上の再生画質と圧縮率が得られ、本方式の汎化能力が良好であることを確認した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-07-25
著者
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