目的
細かいパターンをも含め、様々なパターンの参照領域の画素値を、対象領域の画素値の予測に利用することのできる、予測装置およびプログラムを提供する。
効果
複数のニューロンの結合により実現される関数により、様々な画素値パターンにも対応して、参照領域内の画素値列から対象領域の画素値列を予測する精度を上げることができる。また、予測装置の予測精度が上がることにより、符号化の効率を向上させることができる。
技術概要
画像内の参照領域内の画素値列から、画像内の対象領域内の画素値列を予測する予測装置であって、
１個以上の入力値に対する重み和を算出し、重み和に関数を適用することで出力値を得る回路であるニューロンを複数含んだニューラルネットワークを備え、
ニューラルネットワークは、１層の入力層と、１層以上の中間層と、１層の出力層とを備え、
入力層が有するニューロンに関しては、入力は参照領域内の画素値が接続され、出力値は他のニューロンの入力に接続され、
中間層が有するニューロンに関しては、入力は他のニューロンからの出力値が接続され、出力値は他のニューロンの入力に接続され、
出力層が有するニューロンに関しては、入力は他のニューロンからの出力値が接続され、出力値は対象領域内の画素値の予測値として出力され、
参照領域内の部分領域である近傍参照領域の画素値列から対象領域内の画素値の予測値へのニューロン接続が、３層以上の多層パーセプトロンであり、
さらに、
近傍参照領域内の画素値列から、少なくとも一層をスキップして多層パーセプトロンの中間層または出力層に属するニューロンへ至る短絡的な接続を有する、
予測装置。
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登録者情報
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