重み付き特徴量と符号量見積もりに基づくCNN予測器の設計とその評価
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概要
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近年,医療や芸術などの分野を中心に可逆符号化方式への関心が高まってきている.また,多様な受信端末に対応する解像度での再生を可能とするスケーラブルな符号化方式が注目されている.これらの背景から,我々は輪郭の方向性に応じたCNN予測器と予測誤差を算術符号化する際の確率モデルを画素毎に適応選択する方式を提案した.本論文ではこれを基本方式として採用している.基本方式においては,予測器設計において,階層毎に予測誤差のエントロピーを最小とするCNNパラメータの組を決定しているが,算術符号化を前提としたパラメータ設定法では無いという問題点がある.本論文では,予測誤差を算術符号化する際の見積もり符号量を最小とするよう最終階層から逆順に予測器を反復的に最適化することで基本方式の問題点を克服すると共に効率的な符号化を実現している.さらに,確率モデルを推定する特徴量算出の際に,階層差に逆比例した重み付けを参照する予測誤差にすることで,コンテクストモデリングにおける確率モデル推定精度の向上を図っている.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-04-18
著者
-
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
-
松田 一朗
東京理科大学理工学部
-
瀧澤 恵介
東京理科大学理工学部
-
松田 一朗
東京理科大学
-
青森 久
中京大学工学部
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