Application to the Image Coding by the Modified Fuzzy Competitive Learning Network

수정 퍼지 경쟁 학습 네트워크를 이용한 이미지 코딩 응용

분류 벡터 양자화(classified vector quantization: CVQ)〔2의 부코드북을 설계함에 있어서, 경쟁 학습 네트워크〔5〕-〔7〕 는 소속도의 이분법적 표현으로 상당한 소속도를 가지는 벡터들이 학습 과정에 무시되는 경향을 가진다. 이를 개선하기 위해 제안된 퍼지 경쟁 학습 네트워크〔8〕는 각 클러스터가 연속적인 소속도를 가진다는 개념을 도입하여 이와 같은 문제들을 해결했다. 그러나 퍼지 경쟁 학습 네트워크를 CVQ에 적용할 경우, 각 부코드북의 크기를 시행착오로 결정해야 하는 문제점을 여전히 가지고 있으며, 이러한 문제점들의 개선을 위하여 본 논문에서는 수정 퍼지 경쟁 학습 네트워크(modified fuzzy competitive learning network)를 제안한다. 수정 퍼지 경쟁 학습 네트워크는 퍼지 학습 네트워크가 가지는 이 분법적 소속도를 연속적인 소속도로 확장하여, 학습 과정중에 나타날 수 있는 지역 최소점 도달을 억제하였다.