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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-06-18 16:00 セルラニューラルネットワークを用いた画像の階層的可逆符号化 ○竹之内星矢・青森 久（東京理科大）・大竹 敢（玉川大）・田中 衞（上智大）・松田一朗・伊東 晋（東京理科大）  NLP2010-11 NC2010-11 |
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| 抄録 | （和） | 本論文では，画像毎の特徴に応じ適応的に処理を行うセルラニューラルネットワーク(CNN)を用いた階層的可逆符号化方式を提案する．提案方式は，画像の分割と予測に基づく方式であり，符号化性能は予測性能に大きく依存する．このため，予測を予測誤差を最小とする最適化問題に帰着させることにより，CNNによる最適な予測を実現している．また，画像の特徴に応じて，CNNのテンプレート形状を変化させ，予測性能の向上を図った．さらに，コンテクストモデリングを用いる算術符号化器を導入し，高い符号化効率を実現している．様々な画像に対し符号化を行い，提案方式の有効性を確認した． |
| （英） | In this paper, a hierarchical lossless image coding scheme using cellular neural network (CNN) is proposed. The coding architecture of the proposed method is based on the lifting scheme that is one of the scalable coding architecture for still images, and the coding performance strongly depends on the prediction ability. To deal with this characteristic, an image interpolation is modeled by an optimal problem that minimizes the prediction error. By the high optimal ability of CNN, the optimal interpolated image can be obtained. Also, in order to achieve the high accuracy prediction, the parameters of CNN predictors are adjusted to the local structure of the image. In the coding layer, the arithmetic coder with context modeling is used for obtaining a high coding efficiency. Experimental results in various standard test images suggest that the coding performance of our proposed method is better than that of conventional hierarchical coding schemes. | |
| キーワード | （和） | 離散時間型セルラニューラルネットワーク / 階層的符号化 / コンテクストモデリング / / / / / |
| （英） | discrete-time cellular neural network / hierarchical coding / context modeling / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 82, NLP2010-11, pp. 69-73, 2010年6月. | |
| 資料番号 | NLP2010-11 | |
| 発行日 | 2010-06-11 (NLP, NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2010-11 NC2010-11 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC NLP IPSJ-BIO |
| 開催期間 | 2010-06-18 - 2010-06-19 |
| 開催地（和） | 琉球大学50周年記念館 |
| 開催地（英） | Ryukyu-daigaku-gozyu-syunen-kinenn-kaikan |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマインニング, 生命現象の非線形性, 一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning for bio-datamining |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2010-06-NC-NLP-BIO |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | セルラニューラルネットワークを用いた画像の階層的可逆符号化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Hierarchical Lossless Image Coding Using Cellular Neural Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 離散時間型セルラニューラルネットワーク / discrete-time cellular neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 階層的符号化 / hierarchical coding |
| キーワード(3)（和/英） | コンテクストモデリング / context modeling |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹之内 星矢 / Seiya Takenouchi / タケノウチ セイヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. of Science) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青森 久 / Hisashi Aomori / アオモリ ヒサシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. of Science) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大竹 敢 / Tsuyoshi Otake / オオタケ ツヨシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 玉川大学 (略称： 玉川大) Tamagawa University (略称： Tamagawa Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 衞 / Mamoru Tanaka / タナカ マモル |
| 第4著者 所属（和/英） | 上智大学 (略称： 上智大) Sophia University (略称： Sophia Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松田 一朗 / Ichiro Matsuda / マツダ イチロウ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. of Science) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊東 晋 / Susumu Itoh / イトウ ススム |
| 第6著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. of Science) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-06-18 16:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2010-11, NC2010-11 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.82(NLP), no.83(NC) |
| ページ範囲 | pp.69-73 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2010-06-11 (NLP, NC) |
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