Unsupervised neural network algorithm for image compression

机译：用于图像压缩的无监督神经网络算法

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Abstract: This paper proposes an unsupervised learning algorithm for linear neural network (LNN), two activity measurements are designed to classify the image subblocks into four categories. In order to improve the performance of LNN, an adaptive scheme is presented. The simulation results show that better reconstructed image quality is achieved than previous algorithms. !5

机译：摘要：本文提出了一种线性神经网络（LNN）的无监督学习算法，设计了两种活动度量将图像子块分为四类。为了提高LNN的性能，提出了一种自适应方案。仿真结果表明，与以前的算法相比，可获得更好的重建图像质量。！5

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来源
《Neural and Stochastic Methods in Image and Signal Processing》|1992年|p.720-725|共6页
会议地点 San Diego CA(US)
作者
Dejun Cai; Huazhong Univ. of Science; Technology; Wuhan; China; Wei Wang; Huazhong Univ. of Science; Technology; Wuhan; China; Faguang Wan; Huazhong Univ. of Science; Technology; Wuhan; China.;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类无线电电子学、电信技术;
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