表題番号：2020R-067
日付：2021/04/09
研究課題理論限界に迫る次世代無歪み画像圧縮のための機械学習型確率モデルの構築
| 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
- 画像の領域分割パターンの生成確率モデルとして，非全四分木に基づく確率モデルを構築した．この確率モデルの理論的特性についてはISIT 2021に，無歪み画像圧縮への応用については，ICIP 2021に投稿中である．各分割領域内の画素値生成確率モデルとしては，誤差分布が非正規分布であるような自己回帰型確率モデルを構築し，ISITA 2020で発表した．また，これらの確率モデルを階層的に組み合わせた総合確率モデルを構築し，そのパラメータ学習アルゴリズムを提案した．その成果は，まずWaseda University ? Academia Sinica Data Science Workshopの招待を受けて口頭で報告した．原稿としてまとめたものはISIT 2021に投稿中である．