There exists a transform trellis code that is optimal for stationary Gaussian sources and the squared-error distortion measure at all rates. In this paper, we train an asymptotically optimal version of such a code to obtain one which is matched better to the statistics of real world data. The training algorithm uses the M-algorithm to search the trellis codebook and the LBG-algorithm to update the trellis codebook. To adapt the codebook for the varying input data. we use two gain-adaptive methods. The gain-adaptive scheme 1, which normalizes input block data by its gain factor, is applied to images at rate 0.5 bits/pixel. When each block is encoded at the same rate, the nonstationarity among the block variances leads to a variation in the resulting distortion from one block to another. To alleviate the non-uniformity among the encoded image, we design four clusters from the block power, in which each cluster has its own trellis codebook and different rates. The rate of each cluster is assigned through requiring a constant distortion per-letter. This gain-adaptive scheme 2 produces good visual and measurable quality at low rates.
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.
This paper presents the speaker-dependent Korean isolated digit recognition system using advanced competitive learning. Since competitive learning algorithms are easy and simple to implement, they are used in various fields. The proposed recognition algorithm consists of three procedures: comparing winning number of codebook vectors, selecting the representative vector out of codebook vectors, and generating a new codebook with the representative vectors. In this paper, we use a sound blaster 16 for obtaining speech data. Speech data are sampled by 16 bits and 11 kHz sampling rate.
본 논문에서는 음성 채널을 통해 데이터를 전송하기 위한 데이터 모뎀의 코드북 설계 방법에 대해 기술하였다. 제안한 코드북 설계 방법은 minimax 최적화 기법을 이용하여 탐색 공간에 분포하는 심볼들 중 최대 중첩을 갖는 심볼들의 중첩을 최소화하도록 하는 방법이다. 제안한 방법에 따라 설계된 코드북을 적용한 데이터 전송 시스템을 제시하였으며, 모의 실험과 실제 이동통신망 적용 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 평가하였다.
2-채널 결합 코드북을 사용한 벡터 양자화는 계산의 복잡성과 코드북의 기억용량을 줄일 수 있는 효과적인 방법으로 연구되었다. 본 논문에서는 FSVQ를 할 땐 나타나는 상태-코드북의 수를 줄이기 위한 방법으로 2-채널 결합 코드북을 이용하는 방법을 제안하였다. 2-채널 결합 벡터 양자화에서 입력벡터는 각 코드북의 상태데 따른 상태-코드북을 이용하여 부호화를 한다. 그리고 블록 부호화에서 나타나는 블록화 현상을 줄이며 높은 부호화 이득을 얻기 위한 방법으로 LOT를 적용하였다. 결과로 FSVQ는 일반적 벡터 양자화에 비하여 보다 높은 데이터 압축율을 얻을 수 있지만 매우 많은 상태 코드북을 가지는 단점을 가지고 있다. 그러나 2-채널 결합 코드북을 이용한 FSVQ는 하나의 코드북을 사용한 기존의 FSVQ에 비하여 PSNR면에서는 약간의 손실이 있다는 단점을 가지지만 상태-코드북의 수를 현저히 감소시킬 수 있는 장점을 갖는다. 그리고 공간영역 신호에서의 FSVQ보다 LOT영역 신호에서의 FSVQ는 블록화를 줄일 수 있을 뿐 아니라 보다 높은 PSNR을 얻을 수 있는 효율적인 방법으로 나타났다.
When codebooks designed by a clustering algorithm using training sets, a time-averaged distortion, which is called the inside-training-set- distortion (ITSD), is usually calculated in each iteration of the algorithm, since the input probability function is unknown in general. The algorithm stops if the ITSD no more significantly decreases. Then, in order to test the trained codebook, the outside-training-set-distortion (OTSD) is to be calculated by a time-averaged approximation using the test set. Hence codebooks that yield small values of the OTSD are regarded as good codebooks. In other words, the calculation of the OTSD is a criterion to testing a trained codebook. But, such an argument is not always true if some conditions are not satisfied. Moreover, in order to obtain an approximation of the OTSD using the test set, it is known that a large test set is requared in general. But, large test set causes heavy calculation com0plexity. In this paper, from the analyses in [16], it has been revealed that the enough size of the test set is only the same as that of the codebook when codebook size is large. Then a simple method to testing trained codebooks is addressed. Experimental results on synthetic data and real images supporting the analysis are also provided and discussed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권4호
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pp.1292-1306
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2014
This paper proposes a space-polarization division multiple access (SPDMA) system that has limited feedback channels. The system simultaneously serves data streams to multiple mobile users through dual-polarized antenna arrays, by using pre-determined sets of precoding vectors that are orthogonal in both space and polarization domains. To this end, a codebook whose elements are sets of the precoding vectors is systematically designed based on the discrete Fourier transform (DFT) matrix and considering the power imbalance of polarized channels. Throughput of the SPDMA system is evaluated and compared to that of space division multiple access (SDMA) system, according to the various parameters including cross polarization discrimination (XPD). The results show that the throughput of SPDMA system outperforms that of SDMA in the environments of high XPD with many mobile users.
The average distortio of the vector quantizer is calcualted using a probability function F of the input source for a given codebook. But, since the input source is unknown in geneal, using the sample vectors that is realized from a random vector having probability function F, a time-average opeation is employed so as to obtain an approximation of the average distortion. In this case the size of the smple set should be large so that the sample vectors represent true F reliably. The theoretical inspection about the approximation, however, is not perfomed rigorously. Thus one might use the time-average distortion without any verification of the approximation. In this paper, the convergence characteristics of the time-average distortions are theoretically investigated when the size of sample vectors or the size of codebook gets large. It has been revealed that if codebook size is large enough, then small sample set is enough to obtain the average distortion by approximatio of the calculated tiem-averaged distortion. Experimental results on synthetic data, which are supporting the analysis, are also provided and discussed.
Vector quantization (VQ) is widely used in many high-quality and high-rate data compression applications such as speech coding, audio coding, image coding and video coding. When the size of a VQ codebook is large, the computational complexity for the full codeword search method is a significant problem for many applications. A number of complexity reduction algorithms have been proposed and investigated using such properties of the codebook as the triangle inequality. This paper proposes a new structured VQ search algorithm that is based on a multi-stage structure for searching for the best codeword. Even using only two stages, a significant complexity reduction can be obtained without any loss of quality.
이동 물체의 검출은 비디오 감시, 보행자의 행동 분석과 같은 컴퓨터 시각 분야에서 매우 중요한 전처리 작업이다. 이는 실제 외부 환경을 대상으로 할 때, 영상 시퀀스에 존재하는 배경의 불규칙한 움직임, 조명 변화, 그림자, 배경 물체의 위상 변화 및 잡음 등으로 인하여 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 코드북 기반의 전경 검출 알고리즘을 제안한다. 코드북은 입력 영상으로부터 얻어지는 배경화소에 대한 정보 데이터베이스이다. 먼저, 첫 번째 프레임을 배경 영상으로 가정하고 이를 입력 영상과 비교하여 차 영상을 구한다. 구해진 차 영상에는 순수한 이동 물체뿐만 아니라, 잡음까지 포함된다. 둘째로, 전경으로 검출된 화소의 색상과 밝기 값을 가지고 코드북을 조사하여 존재하는 경우 잘못 추출된 전경 화소로 판단하고 전경에서 제거한다. 마지막으로, 다음번 입력되는 프레임을 반복 처리하기 위하여 배경 영상을 새롭게 갱신하는데, 배경 화소로 검출된 화소의 경우에는 현재의 입력 영상으로부터 추정되며, 전경 화소로 검출된 경우에는 이전 배경 영상의 화소 값을 복사하여 사용한다. 제안한 알고리즘을 PETS2009 데이터에 적용한 결과를 GMM 알고리즘과 표준 코드북 알고리즘의 결과와 비교하여 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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