| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-05-28 15:25 自己回帰型の画像生成確率モデルとそれに対するベイズ符号 ○中原悠太・松嶋敏泰（早大）  IT2020-4 EMM2020-4 |
|
| 抄録 | （和） | 本研究では，画像の自己回帰型確率的生成モデルを提案する．この生成確率モデルは，画像の生成に確率モデルを陽に仮定するという新たな無歪み画像圧縮において最も基本的な確率モデルの一つと考えられる．この生成確率モデルに対し，準最適なベイズ符号化アルゴリズムを構築する．また，この生成確率モデルの理論上の重要性として，既存の予測符号化手法が暗に仮定していると考えられる確率モデルをこの生成確率モデルの拡張版として解釈することで，理論的に整理することが可能となる．最後に，数値実験によってこの生成確率モデルおよびベイズ符号化アルゴリズムの性質を確認する． |
| （英） | In this paper, we propose an autoregressive stochastic generative model for images. This model should be one of the most basic models for the new type of lossless image compression which explicitly assume the stochastic generative model. We construct a sub-optimal Bayes coding algorithm for it. In addition, we can theoretically interpret the implicitly assumed stochastic generative models in the various previous predictive coding methods as the expanded versions of our model. We perform experiments on synthetic and real images to confirm the property of our model and the algorithm. |
|
| キーワード | （和） | 生成モデル / 自己回帰モデル / 可逆画像圧縮 / ベイズ符号 / / / / |
| （英） | generative model / autoregressive model / lossless image compression / Bayes code / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 43, IT2020-4, pp. 19-24, 2020年5月. | |
| 資料番号 | IT2020-4 | |
| 発行日 | 2020-05-21 (IT, EMM) | |
| ISSN | 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 | IT2020-4 EMM2020-4 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IT EMM |
| 開催期間 | 2020-05-28 - 2020-05-29 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 情報セキュリティ，情報理論，情報ハイディング，一般 |
| テーマ（英） | Information Security, Information Theory, Information Hiding, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IT |
| 会議コード | 2020-05-IT-EMM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 自己回帰型の画像生成確率モデルとそれに対するベイズ符号 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Autoregressive Image Generative Model and the Bayes Code for It |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 生成モデル / generative model |
| キーワード(2)（和/英） | 自己回帰モデル / autoregressive model |
| キーワード(3)（和/英） | 可逆画像圧縮 / lossless image compression |
| キーワード(4)（和/英） | ベイズ符号 / Bayes code |
| 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） | 中原 悠太 / Yuta Nakahara / ナカハラ ユウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松嶋 敏泰 / Toshiyasu Matsushima / マツシマ トシヤス |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-05-28 15:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IT |
| 資料番号 | IT2020-4, EMM2020-4 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.43(IT), no.42(EMM) |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-05-21 (IT, EMM) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]