2021 Fiscal Year Annual Research Report
Is data compression ratio controlled by a cognitive entropy reduction?
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18K19773
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
山際 伸一 筑波大学, システム情報系, 准教授 (10574725)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
和田 耕一 筑波大学, システム情報系, 名誉教授 (30175145)
坂本 比呂志 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (50315123)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2022-03-31
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| Keywords | データ圧縮 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度に開発したエントロピー劣化の方法として、ADPCM(Adaptive Differential Pulse Code Modulation)を用いた映像のフレーム画像のデータ量を、その画像品質を選択しながら縮小することでデータ圧縮をロッシーに実行する方式を引き続き、評価した。その方法に加え、圧縮率を固定的にしか指定できないため、ネットワークのような、必ずしも一定の伝送帯域を保証することが出来ない不安定な通信媒体に対して適用できるように、研究を進めた。伝送路の帯域の動的な変化に応じて、圧縮率を適応的に変更できるパラメタを変化させるアルゴリズムを昨年度、開発できていたため、この方式について引き続き評価を行った。不安定な伝送路のモデルを策定し、ソフトウェアでのエミュレーションを中心に行った。さらに、基本的なアルゴリズムと、その挙動に影響を与えるパラメタの設定方法を上述の通信エミュレータに実装することができたため、4Kカラー画像による実験を多数行った。ADPCMによるデータ劣化によって、固定的なデータ量を削減できるだけでなく、さらにロスレス圧縮が効果があり、予想以上に圧縮効率が高いことがわかった。ADPCMにより圧縮するプロセスはストリームを処理することができるため、そのロスレス圧縮もストリームデータ圧縮が可能であれば、極小の遅延での映像圧縮システムを開発可能であることはすでに知見を得ていたため、それをエミュレーションで実証する実験を行うことを中心に進めた。実験により得られた成果として、エントロピー劣化により高い効果を得られるアルゴリズムと、その挙動や優位な点といった知見や発見事項をジャーナル論文にまとめ、公表した。
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