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A Novel Competitive Learning Technique for the Design of Variable-Rate Vector Quantizers with Reproduction Vector Training in the Wavelet Domain 웨이블릿 도메인에서 재생 벡터 훈련을 통한 가변 속도 벡터 양자화기 설계를 위한 새로운 경쟁 학습 기법

Wen-Jyi HWANG, Maw-Rong LEOU, Shih-Chiang LIAO, Chienmin OU

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요약 :

본 논문에서는 가변 속도 벡터 양자화기(VQ) 설계를 위한 새로운 경쟁 학습 알고리즘을 제시합니다. VRCL(가변 속도 경쟁 학습) 알고리즘이라고 하는 이 알고리즘은 속도 제약 조건에 따라 최소 평균 왜곡을 갖는 VQ를 설계합니다. VRCL은 웨이블릿 영역에서 가중치 벡터 훈련을 수행하므로 필요한 훈련 시간이 짧다. 또한 이 알고리즘은 기존의 다른 VQ 설계 알고리즘 및 경쟁 학습 알고리즘보다 더 나은 속도 왜곡 성능을 누리고 있습니다. 학습 알고리즘은 기존 설계 알고리즘에 비해 초기 코드워드 선택에 더 둔감합니다. 따라서 VRCL 알고리즘은 신호 압축 응용을 위한 기존 가변 속도 VQ 설계 알고리즘에 대한 효과적인 대안이 될 수 있습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E83-D No.9 pp.1781-1789
발행일
2000/09/25
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
PAPER
범주
이미지 처리, 이미지 패턴 인식

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