Incompressibility and Lossless Data Compression: An Approach by Pattern Discovery



Título del documento: Incompressibility and Lossless Data Compression: An Approach by Pattern Discovery
Revista: Computación y sistemas
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000328688
ISSN: 1405-5546
Autores: 1
1
Instituciones: 1Universidad Autónoma Metropolitana, Departamento de Sistemas, Azcapotzalco, Distrito Federal. México
Año:
Periodo: Jul-Sep
Volumen: 13
Número: 1
Paginación: 45-60
País: México
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Experimental
Resumen en español Presentamos un método novedoso para compresión de datos sin pérdidas que tiene por objetivo principal lograr un desempeño distinto a los propuestos en las últimas décadas para tratar con los volúmenes de datos propios de la Era de la Información y la Era Multimedia. Esos métodos llamados entrópicos o clásicos están basados en la Teoría de la Información Clásica de Claude E. Shannon e incluye los métodos de codificación de Huffman [8], Aritmético [14], Lempel-Ziv [15], Burrows Wheeler (BWT) [4], Move To Front (MTF) [3] y Prediction by Partial Matching (PPM) [5]. Revisamos el Teorema de Incompresibilidad y su relación con los métodos clásicos y con nuestro compresor basado en el descubrimiento de patrones llamados metasímbolos. Los resultados experimentales nos permiten proponer la compresión metasimbólica como una herramienta de compresión de archivos multimedios, útil en el análisis y el agrupamiento no supervisado de secuencias
Resumen en inglés We present a novel method for lossless data compression that aims to get a different performance to those proposed in the last decades to tackle the underlying volume of data of the Information and Multimedia Ages. These latter methods are called entropic or classic because they are based on the Classic Information Theory of Claude E. Shannon and include Huffman [8], Arithmetic [14], Lempel-Ziv [15], Burrows Wheeler (BWT) [4], Move To Front (MTF) [3] and Prediction by Partial Matching (PPM) [5] techniques. We review the Incompressibility Theorem and its relation with classic methods and our method based on discovering symbol patterns called metasymbols. Experimental results allow us to propose metasymbolic compression as a tool for multimedia compression, sequence analysis and unsupervised clustering
Disciplinas: Ciencias de la computación,
Matemáticas,
Bibliotecología y ciencia de la información
Palabras clave: Matemáticas aplicadas,
Sistemas de información,
Incompresibilidad,
Compresión de datos,
Teoría de la información,
Descubrimiento de patrones,
Agrupamiento
Keyword: Computer science,
Mathematics,
Library and information science,
Applied mathematics,
Information systems,
Incompressibility,
Data compression,
Information theory,
Pattern Discovery,
Clustering
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