情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

ベクトル量子化による画像圧縮では、コードブックを生成するために
クラスタリングアルゴリズムを用いている。代表的な手法として、
k-means法やFuzzy C-means法などが挙げられる。
しかし、これらのクラスタリング手法には確率的制約が課せられているため、
ノイズや外れ値の影響を受けやすいという問題がある。
本研究では、確率的制約を緩和する段階的可能性クラスタリングアルゴリズムを
用いて外れ値をの影響を軽減することによって良質なコードブックを構築する。
また、コードブック最適化のためのパラメータ値を実験的に求める。