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論文情報

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アイテムタイプ	紀要論文
タイトル	画像データ圧縮モデルの選択
その他のタイトル	Selection of Image Data Compression Model
著者	著者名 松山, 佐和
	著者名 MATSUYAMA, Sawa
言語	jpn
ISSN	13476726
DOI	https://doi.org/10.15002/00025018
出版者	法政大学計算科学研究センター
雑誌名	法政大学計算科学研究センター研究報告
	Bulletin of Computational Science Research Center, Hosei University
巻	17
開始ページ	121
終了ページ	126
発行年	2004-03-22
著者版フラグ	Version of Record
キーワード	赤池情報量規準
	ウェーブレット変換
	多重解像度解析
	Akaike information criterion
	Wavelets transform
	Multi resolution analysis
内容記述	統計モデルでは、複数のモデルの中から最適なモデルを選択する方法として、モデルのAIC (Akaike Information Criterion)が最小のモデルを最適モデルとする手法が用いられている。本論文では、離散値系ウェーブレット変換を用いたデータ圧縮の最適モデルの選択にAICの導入を提案する。画像データに応用する前に、２次元のモデルデータを設定しウェーブレット変換によるデータ圧縮モデルにおいてAICの値が最小となる最適モデルを選択できることを示す。次に画像データに同様の手法を適用し画像データ圧縮の圧縮率の評価に有用であることを示す。
	On the selection of the most suitable model from several statistical models, the model of which AIC (Akaike Information Criterion) is minimum, is selected as the suitable model. In this study, we propose the application of the AIC as the methodology for selecting the most suitable model for data compression on discrete wavelets transform, that is, the compressions of two dimensional data are made by wavelets transform, and we select the minimum AIC model as the suitable one. The same method is applied to the analysis of a couple of images, and we see that it can be also valid for an evaluation of the efficiency of data compression.
資源タイプ	Article
書誌レコードID	AA11426972
インデックス	資料タイプ別 ＞ 紀要 ＞ 法政大学計算科学研究センター研究報告
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