ニューラルネットワークを用いた画像圧縮における教師データ選択方法
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概要
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従来のニューラルネットワークを用いた画像圧縮には、圧縮率を任意に制御できるという利点があるがニューラルネットワークの学習時に与える教師データによっては復元精度が悪くなるという問題点がある。 我々はこの問題を解決するために、ブロック分割された画像の濃度平均および分散に基づいてブロックをクラスタリングし、その代表ブロックを教師データとする方法を提案する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-08-13
著者
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