| 研究概要 |
本年度は、まず平成19年度に開発した手法を学術論文にまとめて学会誌(電子情報通信学会誌英文誌)に投稿し掲載された。本手法はPPM圧縮法の過程で生成される文脈の木をあらかじめヘッダとして圧縮データに付加し、検索時にはこのヘッダを検索することによりデータの伸長を行わずに高速に検索が行える手法である。さらに,この付加情報を利用して圧縮データに対して生じた誤りを回復する手法を開発した。本手法ではStaticPPM法を利用している。StaticPPM圧縮法は下データを1回走査して頻度表を作成し固定した頻度表で全体を圧縮する手法であり、圧縮効率が高いだけでなく、検索や誤り訂正手法と親和性が高い。本手法では圧縮データをブロックに分割する。ブロック間でビットごとの和(排他的論理和)を求めてそれを検査情報として圧縮データに付加する。伸長の過程でヘッダに格納された文脈木と矛盾する文脈が得られたらそのブロックに誤りが含まれていると考えて、検査情報をもちいてそのブロックの情報を回復する。本手法については現在論文に取りまとめ中のため外部発表はまだないが平成21年度中に行う予定である。
本研究の対象は文書データであるが、画像データへ将来拡張することを考えて無歪画像圧縮法を開発した。本手法では従来単純にエントロピー符号化されていた予測誤差をPPMを用いて周囲との相関を考えた圧縮法に変更することによって圧縮効率を向上させている。また、本手法を並列計算機に実装したシステムを開発することを考慮して、並列計算機内の効率的な通信方式:やシステムの信頼性評価手法の検討も行った。
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