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機械学習と画像圧縮符号化を組み合わせた技術を様々な角度から多面的にアプローチした．DNN（Deep Neural Network）によるフレーム間予測値生成技術，および機械学習によって設計した辞書に基づく新たな画像表現変換技術を提案し，HEVC等の標準方式よりも優れた性能が得られる可能性を示した．また，DNNの中間層出力を用いた画質推定手法を提案し，テクスチャ合成のような新しい圧縮手法の評価に活用できることを示した．さらにDNNの全結合層に対する特異値分解と，畳み込み層に対する適応量子化によって，画像認識精度をほとんど低下させることなくDNNそのものの大幅な情報量削減を可能にした．
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