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학습 횟수 조절 신경 회로망을 이용한 영상 신호의 벡터 양자화
Vector Quantization of Image Signal using Larning Count Control Neural Networks

유대현    (한국 전자통신 연구소   ); 남기곤    (부산대학교 전자공학과   ); 윤태훈    (부산대학교 전자공학과   ); 김재창    (부산대학교 전자공학과  );
  • 초록

    Vector quantization has shown to be useful for compressing data related with a wide rnage of applications such as image processing, speech processing, and weather satellite. Neural networks of images this paper propses a efficient neural network learning algorithm, called learning count control algorithm based on the frquency sensitive learning algorithm. This algorithm can train a results more codewords can be assigned to the sensitive region of the human visual system and the quality of the reconstructed imate can be improved. We use a human visual systrem model that is a cascade of a nonlinear intensity mapping function and a modulation transfer function with a bandpass characteristic.


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  • Yoon, Tae-Hoon (63)

  • 김재창 (71)

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