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본 논문에서는 코드북 학습 알고리듬의 대표적인 LBG 알고리듬의 탐색시간을 줄이기 위한 새로운 고속 학습 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 각 학습데이타가 모든 코드워드를 탐색하지 않고, 먼저 첫 번째 단계에서 각 학습데이타의 주위에 있는 일정한 개수의 코드워드에 대한 인덱스(index) 정보를 저장하고, 다음 단계에서부터는 이 인덱스가 가리키는 코드워드만을 탐색대상으로 함으로써 학습시간을 줄이는 것이다. 제안한 알고리듬을 기존의 고속 탐색 알고리듬인 FSLBG 알고리듬과 비교하면 제안한 알고리듬이 더 짧은 학습시간으로 더 좋은 성능을 갖는 코드북을 얻을 수 있음을 보인다. 또한 제안한 알고리듬을 LBG 알고리듬과 비교하면 영상데이타에 대해 코드북의 크기가 256인 경우에는 약 6%, 코드북의 크기가 1024인 경우에는 약 1.6%인 16개의 코드워드만을 탐색대상으로 해서 PSNR(peak signal-to-noise ratio)면에서 거의 성능이 같은 코드북을 생성할 수 있음을 보이고 있다.
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