Shifted Frequency Sensitive Hierarchical SOM (SFS_HSOM), A Modified VQ with Neural Network
محل انتشار: دومین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر
سال انتشار: 1381
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,511
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMVIP02_010
تاریخ نمایه سازی: 20 مهر 1390
چکیده مقاله:
The increased demands for image storage in computer systems and transmission in communication systems have magnified the importance of the demand for signal and image compression algorithms respectively. We have focused on Vector Quantization (VQ), as a well-known compression technique, which has been widely used in many speech and image coding systems. Algorithms such as LBG and SOM (a neural network (NN) algorithm) are used towards to find a proper codebook for a given training data in VQ. We have also computed a modified version SOM called SFS_HSOM. In this paper, we used four techniques to improve the reconstructed image quality up to 130% and to decrease training and encoding time.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
S. Hatami
Department of Electrical and Computer Engineering University of Tehran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :