Efficient Deep Neural Network for Digital Image Compression Employing Rectified Linear Neurons
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-11-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A compression technique for still digital images is proposed with deep neural networks (DNNs) employing rectified linear units (ReLUs).
We tend to exploit the DNNs capabilities to find a reasonable estimate of the underlying compression/decompression relationships.
We aim for a DNN for image compression purpose that has better generalization property and reduced training time and support real time operation.
The use of ReLUs which map more plausibly to biological neurons, makes the training of our DNN significantly faster, shortens the encoding/decoding time, and improves its generalization ability.
The introduction of the ReLUs establishes an efficient gradient propagation, induces sparsity in the proposed network, and is efficient in terms of computations making these networks suitable for real time compression systems.
Experiments performed on standard real world images show that using ReLUs instead of logistic sigmoid units speeds up the training of the DNN by converging markedly faster.
The evaluation of objective and subjective quality of reconstructed images also proves that our DNN achieves better generalization as most of the images are never seen by the network before.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hussain, Farhan& Jeong, Jechang. 2015. Efficient Deep Neural Network for Digital Image Compression Employing Rectified Linear Neurons. Journal of Sensors،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110411
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hussain, Farhan& Jeong, Jechang. Efficient Deep Neural Network for Digital Image Compression Employing Rectified Linear Neurons. Journal of Sensors No. 2016 (2016), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110411
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hussain, Farhan& Jeong, Jechang. Efficient Deep Neural Network for Digital Image Compression Employing Rectified Linear Neurons. Journal of Sensors. 2015. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110411
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1110411
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر