表題番号：2022C-315 日付：2023/04/07
研究課題無歪み画像圧縮のための画像生成確率モデルの機械学習への活用（基本モデルの並列化）
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
昨年度まで開発していた無歪み画像圧縮のための画像生成確率モデルは，平面的自己回帰モデルなどの逐次的な画素値生成過程を表すモデルであったのに対し，本年度は画素値が同時並列的に生成される確率モデルを構築した．このモデルは，ウェーブレットパケット変換を未知確率変数として含むベイズ的なモデルとなっている．また，四分木で表現されるあらゆるウェーブレットパケット変換を事後確率に基づきベイズ最適に重みづけるアルゴリズムを提案した．このアルゴリズムの特徴は本来計算すべき量に対して一切近似を行うことなく，その計算量のみを改善していることである．この成果は，2022年12月の第37回信号処理シンポジウムで発表した．