Uma Alternativa de Aceleração do Algoritmo Fuzzy K-Means Aplicado à Quantização Vetorial

Abstract

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 projetode dicionários. Neste trabalho, é apresentada uma alternativa de aceleração do algoritmo fuzzyK-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.