講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-05-17 13:25
時点毎に異なるパラメータを有する平面的自己回帰モデルとベイズ符号に関する一考察 ○中原悠太・松嶋敏泰(早大) IT2022-2 EMM2022-2 |
抄録 |
(和) |
本稿では,画像の生成を説明する確率モデルとして時点毎に異なるパラメータを有する平面的自己回帰モデルを提案し,ベイズ符号による可逆画像圧縮アルゴリズムを構築する.時変パラメータを有する自己回帰モデルのベイズ推定にはマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いる研究が多いが,可逆画像圧縮においては必要な計算量が多すぎる.そこで本稿では画像の性質を共役事前分布のハイパーパラメータ設定として取り入れ,パラメータの時間変化に対応しつつも計算量の少ないベイズ符号化アルゴリズムを提案し,数値実験によってその特性を確認する. |
(英) |
This paper proposes a two-dimensional autoregressive model with time-varying parameters as a stochastic model for explaining image generation and constructs a lossless image compression algorithm using the Bayes codes. Most studies have used Markov chain Monte Carlo methods for Bayesian estimation of autoregressive models with time-varying parameters. However, these methods are too computationally expensive for lossless image compression. Therefore, we propose a Bayes coding algorithm that incorporates image characteristics as hyperparameter settings of a conjugate prior distribution. That reduces the computational complexity and treats the time-varying parameters simultaneously. We confirm the properties of the algorithm by numerical experiments. |
キーワード |
(和) |
自己回帰モデル / 可逆画像圧縮 / ベイズ符号 / 時変パラメータ / / / / |
(英) |
autoregressive model / lossless image compression / Bayes code / time-varying parameter / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 25, IT2022-2, pp. 7-12, 2022年5月. |
資料番号 |
IT2022-2 |
発行日 |
2022-05-10 (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 |
IT2022-2 EMM2022-2 |
研究会情報 |
研究会 |
IT EMM |
開催期間 |
2022-05-17 - 2022-05-18 |
開催地(和) |
岐阜大学 |
開催地(英) |
Gifu University |
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 |
2022-05-IT-EMM |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
時点毎に異なるパラメータを有する平面的自己回帰モデルとベイズ符号に関する一考察 |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
A Note on Time-Varying Two-Dimensional Autoregressive Models and the Bayes Codes |
サブタイトル(英) |
|
キーワード(1)(和/英) |
自己回帰モデル / autoregressive model |
キーワード(2)(和/英) |
可逆画像圧縮 / lossless image compression |
キーワード(3)(和/英) |
ベイズ符号 / Bayes code |
キーワード(4)(和/英) |
時変パラメータ / time-varying parameter |
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.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第3著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第4著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第5著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第6著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第7著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第8著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第9著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第10著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第11著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第12著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第13著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第14著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第15著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第16著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第17著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第18著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2022-05-17 13:25:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
IT |
資料番号 |
IT2022-2, EMM2022-2 |
巻番号(vol) |
vol.122 |
号番号(no) |
no.25(IT), no.26(EMM) |
ページ範囲 |
pp.7-12 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2022-05-10 (IT, EMM) |
|