論文の概要: Application of Compromising Evolution in Multi-objective Image Error Concealment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05844v1
• Date: Wed, 11 Nov 2020 15:22:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 00:07:11.709880
• Title: Application of Compromising Evolution in Multi-objective Image Error Concealment
• Title（参考訳）: 多目的画像誤り隠蔽における妥協進化の応用
• Authors: Arash Broumand
• Abstract要約: The Compromising Evolution Method is proposed to modified the Simple Genetic Algorithm by using the concept of compromise。 シミュレーション結果は,画像誤り隠蔽のケーススタディにおいて,多目的最適化を解く手法のパワーを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Numerous multi-objective optimization problems encounter with a number of fitness functions to be simultaneously optimized of which their mutual preferences are not inherently known. Suffering from the lack of underlying generative models, the existing convex optimization approaches may fail to derive the Pareto optimal solution for those problems in complicated domains such as image enhancement. In order to obviate such shortcomings, the Compromising Evolution Method is proposed in this report to modify the Simple Genetic Algorithm by utilizing the notion of compromise. The simulation results show the power of the proposed method solving multi-objective optimizations in a case study of image error concealment.
• Abstract（参考訳）: 多数の多目的最適化問題は、それらの相互選好が本質的に知られていない、同時に最適化される多くの適合関数と遭遇する。 基礎となる生成モデルの欠如により、既存の凸最適化アプローチは、画像拡張のような複雑な領域における問題に対するparetoの最適解を導出できない可能性がある。 そこで本報告では,このような欠点を解消するために,妥協の概念を生かして単純な遺伝的アルゴリズムを修正するために,妥協進化法を提案する。 シミュレーション結果は,画像誤り隠蔽のケーススタディにおいて,多目的最適化を解く手法のパワーを示す。

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