H - Electricity – 03 – M
Patent
H - Electricity
03
M
H03M 7/30 (2006.01) G06F 5/00 (2006.01) G06F 17/27 (2006.01) H03M 13/01 (2006.01)
Patent
CA 2693923
For context based compression techniques, for example Context Based YK compression, a method and system for grouping contexts from a given context model together to cre-ate a new context model that has fewer contexts, but retains ac-ceptable compression gains compared to the context model with more contexts is provided. According to an exemplary embodi-ment a set of files that are correlated to the file to be compressed (hereafter called training files) are read to determine, for an ini-tial context model, the empirical statistics of contexts and sym-bols. In some embodiments, this includes determining the esti-mated joint and conditional probabilities of the various contexts and symbols (or blocks of symbols). The initial context model is then reduced to a desired number of contexts, for example, by applying a grouping function g to the original set of contexts to obtain a new and smaller set of contexts. In some embodiments the step of applying a grouping function comprises iteratively grouping a pair of contexts together to form a grouped context, wherein each grouped context represents a local minimum based on the empirical statistics.
Pour des techniques de compression basées sur le contexte, par exemple la compression YK basée sur le contexte, l'invention propose un procédé et un système pour grouper ensemble des contextes à partir d'un modèle de contexte donné afin de créer un nouveau modèle de contexte qui contient moins de contextes, mais conserve des gains de compression acceptables comparé au modèle de contexte ayant plus de contextes. Selon un mode de réalisation de l'invention à titre d'exemple, un ensemble de fichiers qui sont corrélés au fichier à compresser (appelés fichiers d'apprentissage dans ce qui suit) sont lus pour déterminer, pour un modèle de contexte initial, les statistiques empiriques de contextes et de symboles. Dans certains modes de réalisation, cela inclut la détermination des probabilités conjointes et conditionnelles estimées des divers contextes et symboles (ou blocs de symboles). Le modèle de contexte initial est ensuite réduit à un nombre désiré de contextes, par exemple, par application d'une fonction de regroupement g à l'ensemble initial de contextes afin d'obtenir un ensemble de contextes nouveau et plus petit. Dans certains modes de réalisation, l'étape d'application d'une fonction de regroupement comprend le regroupement itératif d'une paire de contextes pour former un contexte groupé, chaque contexte groupé représentant un minimum local basé sur les statistiques empiriques.
Chan Steven
Yang En-Hui
Borden Ladner Gervais Llp
Research In Motion Limited
LandOfFree
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