粗い前置量子化器を用いる2段階-最近傍探索アルゴリズム  [in Japanese] Two-step Nearest Neighbor Search Algorithm with Coarse Prequanization  [in Japanese]

Search this Article

Author(s)

Abstract

最適なベクトル量子化の符号化プロセスは,多次元空間における最近傍探索そのものである.本報告では,従来の全探索アルゴリズムよりも高速でなおかつ量子化性能が劣化しない2段階-最近傍探索アルゴリズムを提案する.本手法では,粗い前置量子化器を用いて最近傍となり得る候補ベクトルを絞り,EPDS-IIと名付けた手法を用いることで,続く後段の高速探索をより効果的に実現することが出来る.その無記憶ガウス情報源を用いてK=4[次元]で,8[分割数, 次元],ビットレートが10[bits/vector]以下の時,木探索ベクトル量子化よりも高速に量子化することが可能となった.

A coding process of optimal VQ is a nearest neighbor search itself on a multidimensional space.In this paper,we propose a two- step nearest neighbor search algorithm faster than the so far proposed full search algorithms without a loss of performance.Our algorithm first reduces the number of possible candidate vectors using coarse prequantization and EPDS-11 we named.Then it can realize a fast search using the resultant candidate vectors more effectively.When the conditions are given 4£dimension!,8£partitio ns, dimension!and the rate is less than 10£bits/vector!,the simula tion result shows that our proposed method is faster than the tree search algorithm for the memoryless Gaussian source.

Journal

  • IEICE technical report. Information theory

    IEICE technical report. Information theory 93(380), 43-48, 1993-12-15

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003197355
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10013083
  • Text Lang
    JPN
  • Data Source
    NII-ELS 
Page Top