セルラニューラルネットワークを用いた画像の階層的可逆符号化(機械学習によるバイオデータマインニング,生命現象の非線形性,一般)
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概要
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本論文では,画像毎の特徴に応じ適応的に処理を行うセルラニューラルネットワーク(CNN)を用いた階層的可逆符号化方式を提案する.提案方式は,画像の分割と予測に基づく方式であり,符号化性能は予測性能に大きく依存する.このため,予測を予測誤差を最小とする最適化問題に帰着させることにより,CNNによる最適な予測を実現している.また,画像の特徴に応じて,CNNのテンプレート形状を変化させ,予測性能の向上を図った.さらに,コンテクストモデリングを用いる算術符号化器を導入し,高い符号化効率を実現している.様々な画像に対し符号化を行い,提案方式の有効性を確認した.
- 2010-06-11
著者
-
松田 一朗
東京理科大学 理工学部 電気電子情報工学科
-
青森 久
東京理科大学理工学部電気電子情報工学科
-
大竹 敢
玉川大学工学部
-
伊東 晋
東京理科大学理工学部
-
田中 衛
上智大学理工学部
-
伊東 晋
東京理科大学
-
田中 衛
上智大学理工学部情報理工学科
-
伊東 晋
東京理科大学理工学部電気電子情報工学科
-
竹之内 星矢
東京理科大学理工学部
-
松田 一朗
東京理大 理工
-
青森 久
東京理科大学理工学部
-
田中 衛
上智大学大学院理工学研究科理工学専攻情報学領域田中衛研究室
-
青森 久
東京理科大学 理工学部
-
松田 一朗
東京理科大学 理工学部
-
松田 一朗
東京理科大学
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