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J-GLOBAL ID：202002216806375539   整理番号：20A0432918

CNNによる二重圧縮JPEG画像の一次量子化行列推定【JST・京大機械翻訳】

Primary Quantization Matrix Estimation of Double Compressed JPEG Images via CNN

著者 (4件)： Niu Yakun (Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Tondi Benedetta (Department of Information Engineering and Mathematical Sciences, University of Siena, Siena SI, Italy) ,  Zhao Yao (Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Barni Mauro (Department of Information Engineering and Mathematical Sciences, University of Siena, Siena SI, Italy)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 27  ページ： 191-195  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 二重圧縮JPEG画像における一次量子化行列の推定のための利用可能なモデルベース技術は,第一と第二圧縮品質因子間の関係と第一および第二JPEG圧縮格子のアラインメントに関する特定条件下でのみ動作する。本論文では,広範囲の設定下で動作できる単一CNNベース推定技術を提案した。そこで,高密度CNNネットワークをハンドで問題に適応させる。損失関数の選択に特に注意を払った。実験結果は,新しい方法のいくつかの利点を強調した。1)非常に一般的な条件下での作業の能力,2)MSEとAccuracyによる性能の改善,特に非整列ケースでの性能の改善,3)小さな画像パッチ上での良好な結果を提供する能力によるより良い空間分解能。Copyright 2020 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： 損失関数 ,  *量子化 ,  *JPEG ,  空間分解能 ,  ネットワーク ,  アラインメント
準シソーラス用語： 高密度 ,  品質因子 ,  モデルベース , 【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 (5件)： CNN ,  JPEG ,  量子化 ,  行列 ,  推定