理论和方法简介：
语义信息准则和相应的压缩极限
——以“根据视觉分辨率压缩图像数据”为例
鲁晨光
Email: lcguang@foxmail.com; Homepage: http://survivor99.com
华为研究人员提出要根据语义信息论压缩数据，希望找到在语义信息准则下的压缩极限。本人在这方面研究将近30年(20年前的代表作【1-3】；最近几年的代表作【4-7】)，自以为找到合适的语义信息准则和取代信息率失真函数的函数——信息率逼真函数（以前叫保精度信息率函数）。信息率逼真函数【4】是R(G)， 其中G是语义互信息（它等价于预测互信息，主观互信息，平均逼真度，log-normalized 似然度）的下限， R是香农互信息下限。数据压缩的主要任务是图像，视频和音频数据压缩。为了简化讨论并明确任务，我把以像素信息为例。具有一定颜色的一个像素可用矢量x=(m,n,b,g,r)表示。这时相应的语义信息（或主观信息）和分辨率（包括空间分辨率和颜色分辨率）有关。问题变成， 给定信源和视觉分辨率函数（从而给定主观信息函数或逼真函数——取代失真函数），求解R(G)函数和相应的信道P(Y|X). 本文简要介绍R(G)函数、像素量化等级和视觉分辨率的关系。根据这些关系，给定信源和视觉分辨率时，就可以得到压缩极限R和主观信息（或逼真度，反映图像效果）G的关系。所得结论也适合经济数据、气象数据、测量数据等的压缩。
1. 信息率逼真函数【1,5】
详见： http://survivor99.com/lcg/semantic_ysjx.pdf
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