• 전자공학회논문지S
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• 제36S권8호
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• pp.101-112
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• 1999

본 논문에서는 멀티미디어 정보검색을 위하여 영상정보의 특징추출에 적합한 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 기존의 벡터 양자화의 경우 영상에 대한 특징을 추출할 경우 보통 영상을 복원한 다음 수행하므로 많은 시간과 메모리가 소요되며, DCT(discrete cosine transform)를 이용한 방법처럼 블록화 현상을 동반한다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 주성분 해석을 이용한 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 웨이브렛 변환은 높은 압축률에서도 블록화 없는 영상을 복원하기 위해서 도입되었으며, 주성분해석은 데이터를 여러 그룹으로 분할하기 위해 도입되었다. 신경회로만인 SOM(self-organizing map)을 이용한 벡터 양자화와 비교실험에서 비슷한 성능을 보이면서도 처리 시간을 대폭 단축시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.2984-3004
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• 2015

Designing a new reversible data hiding technique with a high embedding rate and a low compression rate for vector quantization (VQ) compressed images is encouraged. This paper proposes a novel lossless data hiding scheme for VQ-compressed images based on the joint neighboring coding technique. The proposed method uses the difference values between a current VQ index and its left and upper neighboring VQ indexes to embed n secret bits into one VQ index, where n = 1, 2, 3, or 4. The experimental results show that the proposed scheme achieves the embedding rates of 1, 2, 3, and 4 bits per index (bpi) with the corresponding average compression rates of 0.420, 0.483, 0.545, and 0.608 bit per pixel (bpp) for a 256 sized codebook. These results confirm that our scheme performs better than other selected reversible data hiding schemes.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.194-203
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• 1998

본 논문에서는 VQ의 문제점인 에지의 열화 문제와 방대한 계산량을 해결하기 위한 새로운 DCT-VQ 방법을 제안한다. 에지 열화를 방지하기 위해 공간 영역에서 VQ를 하지 않고 DCT 변환 영역에서 VQ를 수행한다. DCT는 상관도가 높은 영상 데이타를 비상관화시키고, 적은 수의 계수에 에너지를 집중시키는 특정이 있다. DCT 변환 영역에서,DC 계수는 8비트 균일 스칼라 양자화하고,AC 계수는 에지 성분을 고려하 기 위해 3개 영역으로 구분하여 각 영역을 벡터 양자화한다. VQ의 계산량과 메모리의 절감을 위해 3개 영역의 벡터는 작은 차원($1{\times}7$)으로 구성되며 같은 부호책을 사용한다. 따라서 제안한 방법은 DCT 변환 계수의 고주파 성분올 고려함으로써 에지 성분을 최대한 살렬 수 있고, VQ의 벡터 차원을 줄임에 의해 계산량과 메모리를 크게 감소시킬 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.903-906
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• 2000

웨이브렛 영역에서 벡터 양자화(vector quantization)를 수행하여 생성된 VQ 인덱스들을 엔트로피 부호화(entropy coding)하면 영상의 코딩 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서는 벡터 양자화 이전에 VQ 인덱스들의 중복성을 높이기 위해 다중해상도 코드북의 코드 워드들을 에너지 크기 순으로 재정렬하는 기법을 제안한다. 코드 워드들의 평균과 편차를 이용한 재정렬 방법과 제안된 기법을 벡터 양자화 후 생성되는 VQ 인덱스에 DPCM/Huffman 기법을 적용하여 각각에 대한 코딩 효율을 비교한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 전문대학교육위원
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• pp.176-179
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• 2005

In this paper, we propose the new method that separate the existing common VQ code book into two parts, one is the common VQ code book which is the half of existing common VQ code book, another is the personal speaker VQ code book which accommodate the personal speaker characteristic, variation to improve the performance of the text-dependent speaker verification system using discrete HMM. We apply the propose method m this paper to the text-dependent speaker verification system using discrete HMM and have the improvement performance of about 0.24% compared to existing method

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 1996년도 10월 학술대회지
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• pp.448-455
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• 1996

In this paper, we have proposed a VQ algorithm which uses a generating order to make quantize feature vector of speech signal. The proposed algorithm inspects what codeword follows a(ter present codeword and adds new index to established codebook, when mapping speech signal. We present a variable bit rate for new codebook, and propose an efficient compressed way of information. In this way, the number of computation and the number of codewords to be searched are reduced considerably. The performance of the proposed VQ algorithm is evaluated by spectrum distortion measure and bit rate. The obtained spectrum distortion is reduced about 0.22 [db], and the bit rate is saved over 0.21 bit/frame.

• 산업기술연구
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• 제19권
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• pp.209-216
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• 1999

In this paper, we proposed a modofied genetic algorithm to minimize misclassification rate for determining the codebook. Genetic algorithms are adaptive methods which may be used solve search and optimization problems based on the genetic processes of biological organisms. But they generally require a large amount of computation efforts. GAVQ can choose the optimal individuals by genetic operators. The position of individuals are optimized to improve the recognition rate. The technical properties of this study is that prevents us from the local minimum problem, which is not avoidable by conventional VQ algorithms. We compared the simulation result with Matlab using phoneme data. The simulation results show that the recognition rate from GAVQ is improved by comparing the conventional VQ algorithms.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제6권4호
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• pp.435-452
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• 2010

This paper proposes a novel reversible data hiding scheme based on a Vector Quantization (VQ) codebook. The proposed scheme uses the principle component analysis (PCA) algorithm to sort the codebook and to find two similar codewords of an image block. According to the secret to be embedded and the difference between those two similar codewords, the original image block is transformed into a difference number table. Finally, this table is compressed by entropy coding and sent to the receiver. The experimental results demonstrate that the proposed scheme can achieve greater hiding capacity, about five bits per index, with an acceptable bit rate. At the receiver end, after the compressed code has been decoded, the image can be recovered to a VQ compressed image.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.16-21
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• 2000

백터 양자화기는 음성 부호화, 오디오 부호화, 그리고 비디오 부호화와 같은 많은 고품질 고전송률 데이터 압축응용에서 널리 사용되고 있다. 백터 양자화기의 코더북의 크기가 매우 클 때, 코더북 전체를 찾는 방식은 많은 응용의 경우에서 계산량 때문에 상당한 문제점이 된다. 계산량을 낮추기 위하여 삼각형의 변 길이에 대한 부등식과 같은 코더북의 특성을 활용하는 많은 알고리즘들이 제안되고 연구되어 왔다. 본 논문에서는 최적의 코더백터를 찾기 위하여 다단구조에 기반한 신속 코더백터 찾기 알고리즘을 제안하고자 한다. 간단한 2 단계 구조의 이 알고리즘을 사용하여도 상당한 계산 복잡성을 압축대상의 품질을 손상시키지 않고 줄일 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.979-982
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• 2002

Compressing image data by using Vector Quantization (VQ)［1］-［3］will compare Training Vectors with Codebook. The result is an index of position with minimum distortion. The implementing Random Codebook will reduce the image quality. This research presents the Splitting solution ［4］,［5］to implement the Codebook, which improves the image quality［6］by the average Training Vectors, then splits the average result to Codebook that has minimum distortion. The result from this presentation will give the better quality of the image than using Random Codebook.