論文の概要: Rate-Distortion-Perception Tradeoff Based on the Conditional-Distribution Perception Measure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12207v1
• Date: Mon, 22 Jan 2024 18:49:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 12:49:01.797351
• Title: Rate-Distortion-Perception Tradeoff Based on the Conditional-Distribution Perception Measure
• Title（参考訳）: 条件分布知覚尺度に基づく速度歪み知覚トレードオフ
• Authors: Sadaf Salehkalaibar, Jun Chen, Ashish Khisti and Wei Yu
• Abstract要約: 本研究では,大きなブロック長の制限下で,メモリレスソースモデルに対するRDPのトレードオフについて検討する。 我々の知覚尺度は、エンコーダ出力に条件付されたソースの分布と再構成シーケンスのばらつきに基づく。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.084834042565895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the rate-distortion-perception (RDP) tradeoff for a memoryless source model in the asymptotic limit of large block-lengths. Our perception measure is based on a divergence between the distributions of the source and reconstruction sequences conditioned on the encoder output, which was first proposed in [1], [2]. We consider the case when there is no shared randomness between the encoder and the decoder. For the case of discrete memoryless sources we derive a single-letter characterization of the RDP function, thus settling a problem that remains open for the marginal metric introduced in Blau and Michaeli [3] (with no shared randomness). Our achievability scheme is based on lossy source coding with a posterior reference map proposed in [4]. For the case of continuous valued sources under squared error distortion measure and squared quadratic Wasserstein perception measure we also derive a single-letter characterization and show that a noise-adding mechanism at the decoder suffices to achieve the optimal representation. For the case of zero perception loss, we show that our characterization interestingly coincides with the results for the marginal metric derived in [5], [6] and again demonstrate that zero perception loss can be achieved with a $3$-dB penalty in the minimum distortion. Finally we specialize our results to the case of Gaussian sources. We derive the RDP function for vector Gaussian sources and propose a waterfilling type solution. We also partially characterize the RDP function for a mixture of vector Gaussians.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大ブロック長の漸近限界におけるメモリレスソースモデルに対するRDPトレードオフについて検討する。 我々の知覚尺度は, [1], [2] で最初に提案されたエンコーダ出力に条件付けられたソースの分布と再構成シーケンスのばらつきに基づく。 エンコーダとデコーダの間にランダム性が共有されていない場合を考える。 離散メモリレスソースの場合、RDP関数のシングルレター特性を導出するので、ブラウとミハイニ [3] で導入された(共有ランダム性を持たない)限界計量に対して未解決の問題を定めておく。 我々の達成可能性スキームは[4]で提案した後部参照マップによる損失源符号化に基づいている。 二乗誤差歪測度と二乗二乗ワッサースタイン知覚測度の下での連続値源の場合、我々はシングルレターキャラクタリゼーションを導出し、デコーダにおけるノイズ付加機構が最適表現を達成するために十分であることを示す。 ゼロ知覚損失の場合,本手法は[5],[6]から導かれる辺縁距離の結果と興味深い一致を示し,最小歪みの3$-dBのペナルティでゼロ知覚損失を達成できることを示した。 最後に、この結果をガウス情報源の事例に専門化する。 ベクトルガウス源に対する RDP 関数を導出し, 給水型解を提案する。 またベクトルガウスの混合に対する RDP 関数を部分的に特徴づける。

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