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J-GLOBAL ID：201802219944794336   整理番号：18A2206246

適応予測と事例探索を併用した確率モデル最適化に基づく静止画像の可逆符号化

著者 (6件)： 海野恭平 (KDDI総合研) ,  海野恭平 (東京理大 理工) ,  亀田裕介 (東京理大 理工) ,  松田一朗 (東京理大 理工) ,  伊東晋 (東京理大 理工) ,  内藤整 (KDDI総合研)
資料名： 画像符号化シンポジウム・映像メディア処理シンポジウム  (PCSJ/IMPS)
巻： 33rd-23rd  ページ： 172-173  発行年： 2018年11月19日 
JST資料番号： L3262B  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)

本文一部表示： 著者らは以前に,用例探索と確率モデル最適化に基づく無損失画像符号化方...【JST・京大機械翻訳】【本文一部表示】

シソーラス用語： *予測符号化 ,  *画像符号化 ,  静止画像 ,  *画像圧縮 ,  情報検索 ,  データ探索 ,  確率モデル ,  最適化 ,  確率分布 ,  モデリング ,  教師つき学習 ,  Newton-Raphson法 ,  性能評価 ,  計算機シミュレーション ,  適応制御 ,  近傍場 ,  画素 ,  効率 ,  数学モデル ,  改変 ,  計算機利用 ,  利用
準シソーラス用語： *可逆符号化 ,  事例検索 ,  符号化効率

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 適応 ,  予測 ,  探索 ,  併用 ,  確率モデル ,  最適化 ,  静止画像 ,  可逆符号化