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

• Main Authors: F. Madeiro, R.R.A. Galvão, F.A.B.S. Ferreira, D.C. Cunha
• Format: Article
• Language: English
• Published: Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional
• Series: TEMA
• Subjects: vector quantization; fuzzy k-means; image coding
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2179-84512012000200009&lng=en&tlng=en

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.