◎王　　冀・八島由幸（千葉工大）・高木基宏・藤井　寛・清水　淳（NTT）

本発表では複数の基底セットを利用した画像符号化方式を提案する．基底学習においては，まずD-SIFTにより局所特徴量を算出して画像中の領域をN個のクラスに分類した後，クラスごとにその性質を反映した基底を設計する．符号化においては，符号化対象ブロックの特徴量からクラスを決定した後，符号化対象ブロックを該クラスで設計された基底の線形和として表現しその重み係数を符号化する．今回，基底セットを主成分基底（KL基底）とし，特徴量ブロックサイズおよび基底セット数（クラス数）と圧縮効率の関連性の検討結果を報告する．