Alaa MHH und Siddeq MM
Modifizierte Bildkomprimierung durch kombinierte neuronale Netzwerk- und arithmetische Kodierungsverarbeitung
Dieser Artikel betont das Grundgerüst für die Komprimierung und Dekomprimierung von Bildern mittels (Perceptron-Neuralnetzwerk und arithmetischer Codierung). Zuerst werden jeweils drei Pixel zu einem einzigen Wert komprimiert; dieser Wert wird Komprimierungswert genannt. In unserer Arbeit wird das neuronale Netzwerk nicht zum Gewichtungstraining im Komprimierungsteil benötigt; stattdessen sind die in unserer Arbeit verwendeten Gewichte eindimensionale Arrays mit Gleitkommawerten. Die Summe der Gewichtungswerte ergibt eins. Im Dekomprimierungsteil werden die Gewichte zu einer Eingabe für neuronale Netzwerke. Später aktualisieren neuronale Netzwerke die Pixel je nach Fehler zwischen Komprimierungswert und gewünschter Ausgabe, um ungefähr die ursprünglichen drei Bytes zu erhalten. Im zweiten Schritt wird ein arithmetischer Codierungsalgorithmus verwendet, um den Vektor der Komprimierungswerte in eine einzelne Gleitkommazahl umzuwandeln. Unser Ansatz wurde mit drei Arten von Bildern unterschiedlicher Größe getestet; in diesem Artikel wird außerdem die Leistung des Algorithmus berechnet.
English 
Spanish 
Chinese 
Russian 
French 
Japanese 
Portuguese 
Hindi