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J-GLOBAL ID：201702253933934802   整理番号：17A0524134

符号量見積もりに基づくCNN予測器の設計と予測器プロトタイプの継承を用いた階層型可逆符号化

Hierarchical Lossless Image Coding using Inheritance of Predictor-Prototypes and Designing of CNN Predictors based on Estimate of Coding Bits

著者 (5件)： 戸田英治 (中京大 大学院情報科学研究科) ,  大竹敢 (玉川大 工) ,  松田一朗 (東京理大 理工) ,  伊東晋 (東京理大 理工) ,  青森久 (中京大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 116  号： 523(NLP2016 106-127)  ページ： 19-24  発行年： 2017年03月07日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 画像のスケーラブルな階層型可逆符合化手法として,輪郭の方向性に応じたセルラニューラルネットワーク(CNN)予測器から算出された予測誤差を,コンテキストモデリングに基づいて適応多値算術符号化する方式を提案した。本研究では,CNN予測器の更なる高能率化を目的に,階層型符号化方式における画像ピラミッド構造を利用し,隣接階層間の予測器設計において設計済の予測器を設計の初期値として継承する新しいCNN予測器設計方法を提案する。本手法の有効性は,様々な画像に対する符号化実験により確認され,特に自然画像の符号化に有効であることを明らかにした。(著者抄録)

シソーラス用語： 符号 ,  *符号化 ,  装置 ,  セルラニューラルネットワーク ,  予測符号化 ,  *画像符号化 ,  可逆変化 ,  *画像圧縮

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  符号理論  (ND02030R)

引用文献 (4件)：

• K. Takizawa, H. Aomori, T. Otake, I. Matsuda, S. Itoh, and M. Tanaka, ′′Designing and evaluation of cnn predictors besed on weighted feature quantity and coding bits,′′ IEICE technical report. Nonlinear problems, vol.113, no.15, pp.1-6, apr 2013.
• S. Takenouchi, H. Aomori, T. Otake, M. Tanaka, I. Matsuda, and S. Itoh, ′′Hierarchical lossless image coding using cellular neural network,′′ IEICE technical report. Neurocomputing, vol.110, no.83, pp.69-73, jun 2010.
• L.O. Chua and L. Yang, ′′Cellular neural networks: theory,′′ IEEE Transactions on Circuits and Systems, vol.35, no.10, pp.1257-1272, Oct. 1988.
• N. Shirai, I. Matsuda, and S. Itoh, ′′A lossless coding scheme using predictors and arithmetic code optimized iteratively for each image,′′ IEICE technical report. Image engineering, vol.102, no.468, pp.19-24, nov 2002.

タイトルに関連する用語 (9件)： 符号量 ,  見積もり ,  CNN ,  予測器 ,  設計 ,  プロトタイプ ,  継承 ,  階層 ,  可逆符号化