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キーワード : ベクトル量子化
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ラプラシアン・ガウシアン符号とベクトル量子化ネットを用いる座標変換にロバストな高速画像照合法 渕川 康裕
黒木 秀一
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誌名: 電子情報通信学会論文誌 D
発行日: 2004/10/01
Vol. J87-D2
No. 10
pp. 1940-1950
論文種別: 論文
専門分野: 画像認識,コンピュータビジョン キーワード: LOG符号,
テンプレートマッチング,
ベクトル量子化,
高速画像照合,
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本文:PDF
(701KB)
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時系列アクティブ探索法のための特徴ひずみに頑健な確率ディザボーティング 黒住 隆行
柏野 邦夫
村瀬 洋
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誌名: 電子情報通信学会論文誌 D
発行日: 2001/08/01
Vol. J84-D2
No. 8
pp. 1817-1825
論文種別: 特集論文 (画像の認識・理解論文特集)
専門分野: 映像メディア理解 キーワード: 検索,
映像,
時系列アクティブ探索法,
ベクトル量子化,
ノイズ,
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本文:PDF
(505.4KB)
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変化する入力データに対する学習の定常特性と過渡特性を改善する 新しいベクトル量子化アルゴリズム 芳澤 伸一
道木 慎二
大熊 繁
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誌名: 電子情報通信学会論文誌 D
発行日: 1999/04/20
Vol. J82-D2
No. 4
pp. 807-817
論文種別: 論文
専門分野: バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング キーワード: ベクトル量子化,
アニーリング,
時変データ,
情報圧縮,
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本文:PDF
(250.7KB)
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ベクトル量子化による画像へのディジタル透かし 北岡 義弘
浦浜 喜一
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誌名: 電子情報通信学会論文誌 A
発行日: 1998/07/20
Vol. J81-A
No. 7
pp. 1087-1088
論文種別: レター
専門分野: キーワード: ディジタル透かし,
ベクトル量子化,
K平均法,
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本文:PDF
(130.4KB)
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画像のウェーブレット変換符号化における一ベクトル量子化法 松村 秀逸
武部 幹
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誌名: 電子情報通信学会論文誌 A
発行日: 1996/12/20
Vol. J79-A
No. 12
pp. 2039-2045
論文種別: 特集論文 (ウェーブレット理論の展開と応用論文特集)
専門分野: ウェーブレットの応用 キーワード: ウェーブレット変換,
画像符号化,
ベクトル量子化,
予測符号化,
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本文:PDF
(567.5KB)
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隠れマルコフモデルとエントロピー符号化を用いたベクトル量子化 米崎 正
鹿野 清宏
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誌名: 電子情報通信学会論文誌 D
発行日: 1996/12/20
Vol. J79-D2
No. 12
pp. 2199-2206
論文種別: 特集論文 (音声言語によるコミュニケーションシステムの実現に向けて(音声認識,合成,対話処理,システム構築の諸問題)論文特集)
専門分野: 音声合成,音声符号化 キーワード: 音声符号化,
ベクトル量子化,
隠れマルコフモデル,
エントロピー符号化,
誤り耐性,
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本文:PDF
(553.4KB)
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中野・笠原氏の論文“ソートされたコードブックを用いたベクトル量子化”に対する意見 飯倉 善和
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誌名: 電子情報通信学会論文誌 D
発行日: 1996/11/20
Vol. J79-D2
No. 11
pp. 1997-1997
論文種別: レター
専門分野: キーワード: ベクトル量子化,
計算量,
部分探索,
KD木,
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本文:PDF
(69.9KB)
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ソートされたコードブックを用いた高速ベクトル量子化 中野 恵一
笠原 博徳
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誌名: 電子情報通信学会論文誌 D
発行日: 1994/10/20
Vol. J77-D2
No. 10
pp. 1984-1992
論文種別: 論文
専門分野: 画像・パターン処理 キーワード: ベクトル量子化,
探索,
上限値,
下限値,
時間計算量,
ソート,
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(591.6KB)
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K-Mアルゴリズムのベクトル量子化への応用 湯浅 哲也
有本 卓
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誌名: 電子情報通信学会論文誌 A
発行日: 1992/09/20
Vol. J75-A
No. 9
pp. 1496-1502
論文種別: 論文
専門分野: 情報理論,符号理論 キーワード: ベクトル量子化,
最近点問題,
木,
レート・ひずみ関数,
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本文:PDF
(392.2KB)
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適応的ベクトル量子化法としてのKohonenのモデルの定量的性質 田中 利幸
斎藤 正男
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誌名: 電子情報通信学会論文誌 D
発行日: 1992/06/20
Vol. J75-D2
No. 6
pp. 1085-1092
論文種別: 論文
専門分野: バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング キーワード: 神経回路網,
自己組織化写像,
ベクトル量子化,
符号化,
協調学習,
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本文:PDF
(547.9KB)
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