Quantização Vetorial Adaptativa Multiescalas com Otimização Taxa-Distorção

Murilo Bresciani De Carvalho, Eduardo Antonio Barros Da Silva, Weiler A. Finamore

DOI: 10.14209/sbrt.2001.15800119

Evento: XIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrT2001)

Keywords:

Abstract

"Apresentamos um novo algoritmo para quantização vetorial adaptativa otimizado segundo um critério de taxa-distorção. Ele se baseia no casamento aproximado de padrões recorrentes multi-escalas. Nesta abordagem, o vetor de entrada é segmentado em blocos de tamanho variável. Os blocos são codificados usando um conjunto de dicionários, um para cada tamanho de bloco. Os dicionários são atualizados enquanto o dado é codificado, sem a necessidade de nenhuma informação lateral. Também não é requerido nenhum treinamento prévio. Foram usadas técnicas de programação dinâmica para otimizar a árvore de segmentação. O algoritmo apresenta bom desempenho para uma vasta gama de fontes, com resultados muito bons para fontes altamente não estacionárias, como é o caso de documentos compostos."

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