講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-12-21 15:15
アニーリング法を用いたセルラーニューラルネットワーク ○小西健文(上智大)・青森 久(東京理科大)・大竹 敢(玉川大)・高橋伸彰(日本IBM)・松田一郎・伊東 晋(東京理科大)・田中 衞(上智大) NLP2009-135 |
抄録 |
(和) |
本論文では,カオス時系列を組み合わせたDT-CNNを用いたリフティング方式にもとづくウェーブレット変換によるロスレス画像符号化手法について提案する.
提案手法では,リフティング方式の予測器にDT-CNNのダイナミクスによるエネルギー最適化問題を用いることで,画像予測に最適な空間フィルタが実現される.
また,カオス時系列をノイズとしてセルに加えることで,DT-CNNのダイナミクスが各セルの初期状態によってはローカルミニマムに陥ってしまう問題を改善し,画像予測性能の向上を図る.
様々な画像に対して符号化実験を行い,提案手法の予測性能の向上と符号化性能の優位性を確認しDT-CNNの最適化問題におけるカオスノイズ注入の有効性を示した. |
(英) |
In this paper, a novel lossless image coding method based on the lifting wavelet transform using discrete-time cellular neural networks (DT-CNNs) with chaos noise is proposed.
In our method, the image is interpolated by using the nonlinear interpolative dynamics of DTCNNs.
Moreover, the adaptive chaos noise is used to avoid the local minimimum problem of DT-CNNs dynamics for the improvement of the prediction ability of DT-CNNs.
The experimental results shows a better coding performance compared with the conventional methods. |
キーワード |
(和) |
離散時間型セルラーニューラルネットワーク / カオスノイズ / リフティング方式 / / / / / |
(英) |
discrete-time cellular neural network / chaos noise / lifting method / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 109, no. 354, NLP2009-135, pp. 49-52, 2009年12月. |
資料番号 |
NLP2009-135 |
発行日 |
2009-12-14 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2009-135 |