文脈混合を考慮したPPMアルゴリズム(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, 実データに対して非常に圧縮率の良い符号化方法としてPPM (Prediction by Partial Matching-star)アルゴリズムが知られている.PPMアルゴリズムは次の入力系列の事前の系列(これを文脈という)から出現確率を予測し算術符号化するアルゴリズムである.PPMアルゴリズムは無制限の長さの文脈を考慮しているが, この文脈情報をさらに有効に使うことで圧縮率改善の余地があると考える.そこで本研究ではPPMアルゴリズムによって得られた文脈情報をさらに有効に扱う方法として, 文脈モデルの推定確率分布を, その重要度を考慮した重み付けを用いて混合した, 新たな確率分布を作成する符号化方式を提案する.またこの手法を用いることで実データに対する圧縮率が向上することを数値実験を用いて示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-07-15
著者
-
石田 崇
早稲田大学メディアネットワークセンター
-
平澤 茂一
早稲田大学理工学術院
-
穴瀬 裕之
早稲田大学理工学部経営システム工学科
-
平沢 茂一
早稲田大学理工学部工業経営学科
-
平澤 茂一
早稲田大学
-
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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