2019 Fiscal Year Annual Research Report
New Trends in Transform-based Lossless Compression Algorithms
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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 |
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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規手法の確立を通じた体系全体の見直しを目標とした。無ひずみデータ圧縮法は，エントロピー符号化法とユニバーサル符号化法とに大別することができる。両者において，新規手法の解析と従来法との関係の明確化を行った。
まず，ユニバーサル符号として，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ことを明らかにした。特に最終年度では，BW変換を全単射BW変換に替えた場合に得られる符号化法の効率的な実装法を提案した。提案法は，巡回系列としての同値類から対象記号列を一意に特定するための符号語を必要としない符号化法である。実装の結果，本来の部分列数え上げデータ圧縮法との実性能の比較が可能になった。更に，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漸近的性能を理論的に評価した。ANSが漸近的に最良となるための十分条件を示し，ANSのある種のバリエーションが内部パラメータの極限において，十分条件を漸近的に達成することを証明した。
研究期間全体を通じて，無ひずみデータ圧縮の2大基盤であるエントロピー符号化法とユニバーサル符号化法の領域において，ANSと部分列数え上げデータ圧縮法を基軸とした体系化をはかった。既に実用化が進んでいるANSについては，その理論的解析を世界に先駆けて進め，複数の特性を明らかにした。
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