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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 Une nouvelle technique d'apprentissage compétitif pour la conception de quantificateurs vectoriels à débit variable avec formation de vecteurs de reproduction dans le domaine des ondelettes

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

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Résumé:

Cet article présente un nouvel algorithme d'apprentissage compétitif pour la conception de quantificateurs vectoriels (VQ) à taux variable. L'algorithme, appelé algorithme d'apprentissage compétitif à taux variable (VRCL), conçoit un VQ présentant une distorsion moyenne minimale soumise à une contrainte de débit. Le VRCL effectue l'entraînement du vecteur de poids dans le domaine des ondelettes afin que le temps d'entraînement requis soit court. De plus, l'algorithme bénéficie de meilleures performances de distorsion de débit que celles des autres algorithmes de conception VQ et algorithmes d'apprentissage compétitifs existants. L'algorithme d'apprentissage est également plus insensible à la sélection des mots de passe initiaux par rapport aux algorithmes de conception existants. Par conséquent, l’algorithme VRCL peut constituer une alternative efficace aux algorithmes de conception VQ à débit variable existants pour les applications de compression de signal.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E83-D No.9 pp.1781-1789
Date de publication
2000/09/25
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Traitement d'image, reconnaissance de formes d'image

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