著者

松田 聖

雑誌

全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.第38回, no.人工知能及び認知科学, pp.496, 1989-03-15

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人間の脳の情報処理方式を模擬あるいは参考にした新しい知的情報処理方式としてニューラルネットワークが再び注目されている。パターン認識、最適化問題、連想記憶などに適用されだしている。なかでも、学習能力はニューラルネットワークのもつ際立った特徴であり、多くの可能性をもっている。一方、動画像情報は情報通信分野において益々その重要性を増すものと考えられるが、膨大なデータ量を伴い、効果的な圧縮技術が求められている。人間の視覚情報である画像は従来の画素単位の数値的手段による圧縮よりも人間の視覚処理に近い柔軟な方式が効果的と考えられる。本研究は、動画像の圧縮をニューラルネットワークの学習能力を用いることにより実現する。動画像の伝送および蓄積等において、回線や記憶装置といった物理資源の効率的使用、および高画質が期待できる。また、ニューラルネットワークの処理を並列化することにより、圧縮/復元処理の高速化ができ、処理遅れによる画像の不自然さ等をも避けられよう。