反辞書法に基づくモデル選択と算術符号を用いたデータ圧縮(フレッシュマン, 一般)
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概要
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反辞書法(anti-dictionary method)は, balanced binary source(ユニフィラな有限状態2値情報源で, 0と1の生起確率が0, 0.5, 1のいずれかの値しか取らない情報源)に近い特性を持つ場合を除いて, 通常のファイルに対しては, 一般に圧縮性能が悪い.しかし, 反辞書法で生成される有限状態遷移図は, データ系列の情報源モデルをよく表している特徴がある.そこで, その生成された有限状態遷移図をデータ系列の情報源モデルとして算術符号化を行うデータ圧縮法を提案する.さらに, Calgary及びCanterburyコーパスを用いて圧縮性能を評価し, 提案手法がgzipと同等以上の圧縮性能を達成できることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-07-15
著者
-
山本 博資
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
大川 徳之
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
原田 邦彦
東京大学情報理工学系研究科:(現)日立製作所システム開発研究所
-
原田 邦彦
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
山本 博資
東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻
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