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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1995.6
- 수록면
- 860 - 867 (8page)
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영상 압축 기법중에서 벡터 양자화(Vector Quantization: VQ)는 높은 압축률을 갖으나, 경계(Edge) 부분의 정보를 약화시킨다. 분류 벡터 양자화(Classified Vector Quantization: CVQ)[2]는 입력되는 샘플 벡터들을 특성에 따라서 분류하여 각각의 부코드북을 설계함으로써 VQ의 단점을 개선한다. CVQ에 적용하기 위한 알고리즘인 경쟁 학습 네트워크(Competitive Learning Network)[5][6][7]는 입력되는 샘플 벡터의 각 클러스터에 대한 소속도가 이분법적으로 표현되기 때문에 상대적으로 큰 소속도를 가지는 코드벡터가 학습 과정에서 무시된다. 퍼지 경쟁 학습 네트워크(Fuzzy Competitive Learning Network)[8]는 각 클러스터가 연속적인 소속도를 갖는 개념으로 이와 같은 문제점을 해결했다. 그러나 퍼지 경쟁 학습 네트워크를 CVQ에 적용하면 각 부코드북의 크기를 시행착오로 결정해야 하는 문제점을 여전히 가지고 있다. 본 논문에서는 수정 퍼지 경쟁 학습 네트워크(Modified Fuzzy Competitive Learning Network)를 제안하여 이러한 문제점들을 해결한다. 수정 퍼지 경쟁 학습 네트워크는 퍼지 학습 네트워크와는 달리, 각 부코드북의 사이즈를 학습 과정중에 결정하도록 하였으며, 또한 경쟁 학습 네트워크가 갖는 이분법적 소속도를 연속적인 소속도로 확장되었기 때문에 학습 과정중에 나타날 수 있는 지역 최소점 도달을 억제하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 이미지 코딩 알고리즘
3. 실험 결과
4. 결론
참고문헌
저자소개
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