Context-dependent multilevel pattern matching for lossless image compression
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the multilevel pattern matching (MPM) code for compression of one-dimensional (1D) sequences is first generalized to compress two-dimensional (2D) images, resulting in a 2D multilevel pattern matching (MPM) code. It is shown that among all images of n pixels, the worst case redundancy of the 2D MPM code against any finite-template-based arithmetic code is O(1//spl radic/logn). This result contrasts unfavorably with the fact that among all 1D sequences of length n, the MPM code has a worst case redundancy of O(1/logn) against any finite-state arithmetic code; this is caused by the so-called 2D boundary effect. To alleviate the 2D boundary effect, we extend the 2D MPM code to the case of context modeling, yielding a context-dependent 2D MPM code. It is shown that among all images of n pixels, the context-dependent 2D MPM code has an O(1/logn) worst case redundancy against any finite-template-based arithmetic code satisfying a mild condition; this redundancy is better than that of the 2D MPM code without context models. Experimental results demonstrate that the context-dependent 2D MPM code significantly outperforms the 2D MPM code without context models for bi-level images. It is also demonstrated that, in terms of compression rates, the context-dependent 2D MPM code performs significantly better than the progressive coding mode of JBIG1 for both textual and bi-level images, and better than or comparably to the sequential coding mode of JBIG1 and JBIG2. In addition to its excellent compression performance, the context-dependent 2D MPM code allows progressive transmission of images.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle