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J-GLOBAL ID：201802220592864853   整理番号：18A0934982

可能性分布ベースの無損失符号化とその最適化【JST・京大機械翻訳】

Possibility distribution based lossless coding and its optimization

著者 (2件)： He Zhichu (Institute of Information and Communication Engineering, Zhejiang Provincial Key Laboratory of Information Processing, Communication and Networking (IPCAN), Zhejiang University, Hangzhou 310027, China) ,  Yu Lu (Institute of Information and Communication Engineering, Zhejiang Provincial Key Laboratory of Information Processing, Communication and Networking (IPCAN), Zhejiang University, Hangzhou 310027, China)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 150  ページ： 122-134  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0102B  ISSN： 0165-1684  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 適応推定確率分布は,確率分布が安定でないとき,ソースを符号化するためのエントロピー符号化,すなわちエントロピー符号化によって使用される。しかし,確率分布予測の不正確さと符号化性能に対するその影響は定量的に評価できない。本論文では,確率分布予測を可能性分布予測プロセスとして扱い,推定可能性分布を用いてソースをコード化した。可能性は一つの記号におけるイベントの尤度を記述し,一方,確率は無限シンボルにおけるイベントの頻度を記述する。コード率は不正確な可能性分布予測のコストであることを見出した。また,2つの観点から可能性分布予測精度を増加させた。最良の指数平滑化予測(ESP)モデルパラメータを導出した。2.異なるシンボルの正確な可能性分布の間の相関を有意に増加させることができるソース再編成アルゴリズムを設計した。HEVCにおける無損失符号化部分に提案した最適化を適用して,大きな符号化効率改善を達成することができた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 平滑化 ,  再編成 ,  アルゴリズム ,  *最適化 ,  指数平滑法 ,  予測 ,  *符号化 ,  確率分布
準シソーラス用語： 符号化効率 ,  モデルパラメータ ,  予測精度 ,  尤度 ,  エントロピー符号化 ,  *可逆符号化 ,  *可能性分布 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 可能性分布 ,  文脈適応二値算術符号化(CABAC) ,  指数平滑化予測 ,  平滑化率 ,  資源再編成

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 可能性分布 ,  無損失符号化 ,  最適化