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利用神经网络分类器图象矢量量化编码研究
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作者 程存学 张宏科 《重庆通信学院学报》 1991年第1期13-15,共3页
本文提出一种图象矢量量化的新方法——用神经网络分类器图象矢量化编码。它不需要对图象分布进行任何先验的假设。直接利用网络的可学习性.并行处理能力和自适应能力.选择大量典型图象序列做训练样本,生成优化码书。根据神经网络对... 本文提出一种图象矢量量化的新方法——用神经网络分类器图象矢量化编码。它不需要对图象分布进行任何先验的假设。直接利用网络的可学习性.并行处理能力和自适应能力.选择大量典型图象序列做训练样本,生成优化码书。根据神经网络对信息分布式存贮和内容可寻址特点,在编码端.对输入模式并行地计算失真函数,加快了搜索速度和效率。与传统的图象矢量量化编码方法比较。生成码书优化。压缩比高,从发展观点看。该方法是很有发展前途的。 展开更多
关键词 图象矢量量化编码 神经网络分类器 语声信号编码 码书生成
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