2017 Fiscal Year Research-status Report
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17K00004
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| Research Institution | Gunma University |
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Principal Investigator |
横尾 英俊 群馬大学, 大学院理工学府, 教授 (70134153)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 情報基礎 / 情報理論 / データ圧縮 / ユニバーサル符号 / エントロピー符号化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，無ひずみデータ圧縮の新しい体系の確立を目指している。多くの応用例を持つ記号列の変換法であるBW変換にある種の符号化法を組み合わせることで，部分列数え上げデータ圧縮法と呼ばれる別手法が得られる。まずはじめに，このときの符号化法を保ったままで，BW変換を全単射BW変換に替えた場合に導出される符号化法を解析した。全単射BW変換では，記号列の分解が本質的であり，導出された符号化法は分解記号列に対する部分列数え上げデータ圧縮法と等価になることが判明した。また，これらの新規符号化法を実用化する際に必要となる具体的なエントロピー符号化法として，ANSと呼ばれる符号化法の冗長度を解析した。ANSで最初に必要となる情報源の確率分布の近似法を近似度優先の近似から冗長度優先の近似に変えることで，冗長度が有意に改善できることを示した。この結果を受けて，情報源の確率分布から冗長度優先の近似を直接算出することのできる公式を導き，2元情報源および3元情報源を対象として，その性能を数値的に評価した。その結果，精度だけを優先した単なる近似に比べて，圧縮性能が確実に向上することを確認した。さらに，ANSを動的に利用する場合の簡単な符号化モデルに対して符号器，復号器を実装し，正しく復号できることを確認した。より高性能の符号化モデルに対してもANSが正常に動作するかどうか，また，その際に必要となるANSの計算量の評価等は今後の課題である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初計画していた研究課題を着実にこなしている。また，ANSの情報源近似の公式導出については当初想定していなかった成果であり，この点では，計画以上の進展ということができる。それ以外の成果については，着実に得られてはいるものの，想定の範囲を大きく上回るまでには至っていない。
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| Strategy for Future Research Activity |
基本的には，これまでの研究計画をこのまま推し進め，それぞれの課題でより深い考察を行う。まず，BW変換，全単射BW変換と進めてきた流れを踏襲し，GRP変換と呼ばれる変換についての符号化法を明らかにする。さらに，これらの結果を総括するモデルの確立を目指す。また，ANSの確率近似モデルの有効性をより多元の有限アルファベット上の情報源を対象として検証する。
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| Causes of Carryover |
充当を予定していた年度末の国際会議参加のための旅費および参加費が，当初想定した額より高額であったため，結果的に本基金から充当することができず，その分の未使用額が残ってしまった。次年度は複数の国際会議参加を予定しており，それに充当する計画である。
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