表題番号：2020C-742 日付：2021/04/09
研究課題理論保証付き画像処理に資する画像生成確率モデルの構築と無歪み圧縮による統一的評価
研究者所属（当時） 資格 氏名
（代表者） データ科学センター 講師 中原　悠太
研究成果概要
画像の生成を説明する最も基本的かつ今後の拡張性に富む確率モデルとして自己回帰型の確率モデルを数学的に厳密に定義した．また，それに対するベイズ符号を構築し無歪み圧縮性能という観点から確率モデルの妥当性を評価した．得られた成果は，2020年5月の電子情報通信学会情報理論研究会で報告した．さらに，本学学生との共同研究により，その確率モデルの拡張を行った．具体的には，周辺画素によって異なる回帰係数を有する自己回帰型確率モデルとそれに対するベイズ符号を構築し，無歪み圧縮性能という観点から確率モデルの妥当性を評価した．その成果は2021年1月の電子情報通信学会情報理論研究会で報告した．