著者

小林 学 平澤 茂一

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.113, no.116, pp.117-122, 2013-07-01

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自動分類問題や回帰問題に対して,2001年にL. Breimanにより提案されたランダムフォレストは,CARTによって生成した複数の木を用いることにより,大変良い性能を発揮することが知られている.本稿では単一あるいは複数の回帰木を用いて,2次元データである画像の無歪み圧縮を行う手法について検討する.このとき画像圧縮の特性に着目し,すでに圧縮した箇所を説明変数とし,次に圧縮する色要素を目的変数として扱う.圧縮対象の画像についてCART及びランダムフォレストで学習を行い,学習結果である回帰木をまず符号化する.次にこれらの回帰木を用いて圧縮対象の各画素値の推定を行い,推定値と画素値との差分のみを圧縮する.結果的に,いくつかの画像に適用したときにPNG 形式よりも圧縮可能であることを示す.