大局的エントロピー予測によるデータ圧縮の最適化技法の開発

点击翻译按钮获取中文摘要

本年度は、昨年度からの研究項目であるデータストリームの局所エントロピーの数値化技法と局所エントロピーを圧縮の制御情報から数値化する技法に関するアルゴリズム開発を継続した。特に実験的に手法の有効性を検証し、アルゴリズムを確立すると共に、実装への最適化を考慮しつつ、ソフトウェアとハードウェアへの実装手法を開発する作業を行った。画像を中心にデータ圧縮実験を行い、局所のデータエントロピーがシンボル変換テーブルの変化に対して追従することを発見し、圧縮アルゴリズムを完成させた。本年度に発見したアルゴリズムの根幹を成す現象は、連続的に入力されるデータストリームの各シンボルを一時的に記憶するシンボル変換テーブルの制御によって、データストリームの局所におけるデータエントロピー、すなわち、どの程度の複雑さが現れるのかを判定することが出来ることがわかり、さらに、その判定手法は非常に簡単な対数計算で可能である事を解明できた。しかしながら、圧縮器に与えるパラメタの設定値により、圧縮率の変化が大きいことがわかり、実験を通して安定したパラメタ設定を模索した。高速でコンパクトなハードウェア化を行うために、アルゴリズムに改変を加える作業を行った。この作業ではデータ圧縮の正しさは理論的に検証できる一方で、圧縮率に関しては、上述のようにパラメタによる影響が大きいため、ハードウェアでの最適化によって圧縮性能が低下しないようにアルゴリズムを改変する方法の検証を継続している。