Uma alternativa de aceleração do algoritmo fuzzy K-Means aplicado à quantização vetorial

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Madeiro,F.
Data de Publicação: 2012
Outros Autores: Galvão,R.R.A., Ferreira,F.A.B.S., Cunha,D.C.
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: TEMA (Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Online)
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2179-84512012000200009
Resumo: Compressão de sinais, marca d'água digital e reconhecimento de padrões são exemplos de aplicações de quantização vetorial (QV). Um problema relevante em QV é o projeto de dicionários. Neste trabalho, é apresentada uma alternativa de aceleração do algoritmo fuzzy K-Means aplicado ao projeto de dicionários. Resultados de simulações envolvendo QV de imagens e de sinais com distribuição de Gauss-Markov mostram que o método proposto leva a um aumento da velocidade de convergência (redução do número de iterações) do algoritmo fuzzy K-Means sem comprometimento da qualidade dos dicionários projetados.
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