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本日は、JPEGファイルやその圧縮手法の仕組みについてです. JPEGは、大きく離散コサイン変換(or フーリエ変換)を行い、量子化をして、ハフマン符号化を行っています. 複数のパートで圧縮するための手法がとられており、随所に工夫が見られます. 今回はその組み合わせ方などそれぞれ細かい箇所について、触れながら、JPEGファイルのファイルヘッダーやJPEG特有のノイズに関しても紹介していきます. 人間の目の特性をうまく活用することで、圧縮率を高めている賢い圧縮手法になります. 今回はJPEGを13分で紹介します. ThothChildrenは数分でアルゴリズムのポイントをわかりやすく簡単に理解できること、メリットデメリットの把握を目指した解説を投稿する動画チャンネルです. 【リンク】 ThothChildren - エンジニアをサポートするサイト http://www.thothchildren.com/top 【概要速修】C言語やC++がコンパイルされて実行される仕組みをさっと知りたい. なぜ異なるOSで実行できないかなど【初心者向け】 https://youtu.be/kxcP2RT04KM 【概要速修】JavaScriptはどう動く?仕組みをさっと知りたい【初心者向け】 https://youtu.be/a948hCqo324 【数分解説】K-means法(k平均法) : クラスタ数を指定してデータを分割、クラスタリングしたい https://youtu.be/ifVRVMV2Wpo 【数分解説】ベイズとかp(A|B)、画像や文字列を絡めた確率、条件付き確率のイメージを持てるようにする解説動画【初学者向け】 https://youtu.be/97HVW_aQ-aM 【数分解説】ラグランジュの未定乗数法 : 拘束条件を守りつつ関数の値を最大化するパラメータを求めたい【Lagrange multiplier】 https://youtu.be/WEVEX-gw6WQ 【数分解説】レーベンバーグ・マーカート法 : 非線形な式を扱う場合でも関数の極小値を高速に求めたい:関数フィッティングなどに応用【Levenberg–Marquardt algorithm】 https://youtu.be/CHHxFrR_caA 【数分解説】ガウス・ニュートン法 : 非線形な式を扱う場合でも関数の極小値を高速に求めたい:関数フィッティングなどに応用【Gauss Newton Method】 https://youtu.be/Dve7GLHTYag 【数分解説】ニュートン法による最適化 : 非線形な式を扱う場合でも関数の極小値を求めたい:関数フィッティングなどに応用【Newton Methods】 https://youtu.be/Hv39Jzwmq1E 【数分解説】拡張カルマンフィルタ : 非線形でもノイズを考慮してリアルタイムに直接観測できない状態を推定したい【Extended Kalman FIlter】 https://youtu.be/Yd6sn0f5BKI 【数分解説】カルマンフィルタ : ノイズを考慮してリアルタイムに直接観測できない状態を推定したい【Kalman FIlter】 https://youtu.be/Y5SXsgarjAg 【数分解説】ベイズ更新 : データを受けて確率を逐次的に更新して推定したい https://youtu.be/AYUShm7KBUo