PSOによるロスレス画像符号化のためのCNN予測器の符号化レート最小化学習法
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概要
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本稿では,Paricle Swarm Optimization(PSO)を用い,符号化レートを最小とするセルラーニューラルネットワーク(CNN)による画像予測器の教師付学習手法を提案する.提案手法では,従来予測誤差電力を最小化するよう設計されているCNNによる画像予測器をロスレス符号化性能向上のため,符号化レート最小化をPSOを用いた学習により実現している.特に,本方式で用いられているPSOは評価関数の勾配情報を利用しないため,CNNによる非線形予測器の学習に非常に効果的であると考えられる.様々な標準画像に対し符号化を行い,従来手法と比較し提案手法の有効性を確認した.
- 2011-06-23
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
-
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
-
瀧澤 恵介
東京理科大学理工学部
-
伊東 晋
東京理科大学 理工学部
-
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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