Uma alternativa de acelera??o do algoritmo fuzzy K-Means aplicado à quantiza??o vetorial

摘要

Compress?o de sinais, marca d'água digital e reconhecimento de padr?es s?o exemplos de aplica??es de quantiza??o vetorial (QV). Um problema relevante em QV é o projeto de dicionários. Neste trabalho, é apresentada uma alternativa de acelera??o do algoritmo fuzzy K-Means aplicado ao projeto de dicionários. Resultados de simula??es envolvendo QV de imagens e de sinais com distribui??o de Gauss-Markov mostram que o método proposto leva a um aumento da velocidade de convergência (redu??o do número de itera??es) do algoritmo fuzzy K-Means sem comprometimento da qualidade dos dicionários projetados.