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J-GLOBAL ID：201802216836042444   整理番号：18A1044411

MR-CNN(修正領域畳込みニューラルネットワーク)に基づく画像圧縮【JST・京大機械翻訳】

Image compression based on MR-CNN (Modified Region Convolutional Neural Network)

著者 (7件)： Park Seongmo (ETRI: Department of Intelligent SoC Research, 218 Gajeong-ro, Yuseong-gu, Deajeon, Korea) ,  Choi Byoung Gun (ETRI: Department of Intelligent SoC Research, 218 Gajeong-ro, Yuseong-gu, Deajeon, Korea) ,  Oh Kwang-Il (ETRI: Department of Intelligent SoC Research, 218 Gajeong-ro, Yuseong-gu, Deajeon, Korea) ,  Kim S. E. (ETRI: Department of Intelligent SoC Research, 218 Gajeong-ro, Yuseong-gu, Deajeon, Korea) ,  Lee J. H. (ETRI: Department of Intelligent SoC Research, 218 Gajeong-ro, Yuseong-gu, Deajeon, Korea) ,  Lee J. J. (ETRI: Department of Intelligent SoC Research, 218 Gajeong-ro, Yuseong-gu, Deajeon, Korea) ,  Kang Sung Weon (ETRI: Department of Intelligent SoC Research, 218 Gajeong-ro, Yuseong-gu, Deajeon, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISOCC  ページ： 292-293  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 提案したアルゴリズムは,修正領域畳込みニューラルネットワーク(MR-CNN)法に基づく圧縮画像処理を記述する。オブジェクト抽出ユニットは,修正領域のそれぞれのセットにおけるピクセル変化の程度に基づいて,背景領域またはオブジェクト領域に各修正領域を分類する可能性がある。オブジェクト,テキスト,および背景画像に従って,各パラメータで画像を分類できる効率的圧縮比がある。本論文で提案したアルゴリズムは,JPEGおよびHEVC標準と比較して,劣化なしで圧縮比を10.95%改善した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  JPEG ,  画素 ,  *画像圧縮 ,  圧縮比 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： H.265/HEVC ,  背景画像 ,  テキスト ,  物体抽出 ,  圧縮画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： MR ,  CNN ,  畳込みニューラルネットワーク ,  画像圧縮