Quantização Vetorial Adaptativa Multiescalas com Otimização Taxa-Distorção

"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."