有损恢复内容识别的指数强逆定理
信息论
2017-12-27 v2 math.IT
摘要
我们重新审视了高维有损恢复内容识别问题（Tuncel 和 Gündüz, 2014），并建立了一个指数强逆定理。作为该指数强逆定理的推论，我们推导出了该问题联合识别错误和过量失真指数的上界。我们的主要结果可以特化到生物特征识别问题（Willems, 2003）和内容识别问题（Tuncel, 2009），因为这两个问题都是有损恢复内容识别问题的特例。我们利用了 Oohama 引入的信息谱方法，并对其中的强逆技术进行了适配，使其适用于当前问题。
引用
@article{arxiv.1702.06649,
title = {Exponential Strong Converse for Content Identification with Lossy Recovery},
author = {Lin Zhou and Vincent Y. F. Tan and Lei Yu and Mehul Motani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.06649},
year = {2017}
}
备注
Changed parts compared to v1 are in blue. Under revision with TIT