オートエンコーダによるボリュームデータ圧縮手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI23015

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報研究会

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Compressing Volumetric Data by Using Autoencoder

著者名: 岡田 大輝(愛媛大学),一色 正晴(愛媛大学),木下 浩二(愛媛大学)

著者名(英語): Daiki Okada(Ehime University),Masaharu Isshiki(Ehime University),Koji Kinoshita(Ehime University)

キーワード: オートエンコーダ|ボリュームデータ|Autoencoder|Volumetric Data

要約(日本語): 本研究ではデータ保存や可視化のための計算機資源の圧迫という問題への解決策として,機械学習を使用した圧縮・可視化手法について検討を行う. 3 次元のボリュームデータをオートエンコーダ を用いた圧縮によりデータ量の削減を試みる. エンコーダ部でボリュームデータの特徴量を潜在空間内に抽出し, デコーダ部で元の次元に戻し, 復元する.復元と同時に可視化処理を行うツールについても検討を行う.

要約(英語): In this study, we attempt to reduce the volumetric data by using an autoencoder. The encoder part extracts features of the volume data in the latent space, and the decoder part restores them to their original dimensions. Also, we considered the tool that performs visualization processing at the same time as restoration.

本誌: 2023年3月4日知覚情報研究会

本誌掲載ページ: 1-3 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 472 Kバイト