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최적 벡터 양자화 코드북 설계를 위한 진화와 학습에 의한 Self-organizing Map의 동시적응
안선하,김대진(Seonha Ahn),Daijin Kim 한국정보과학회 1997 정보과학회논문지(B) Vol.24 No.12
This paper proposes two co-adaptation schemes of self-organizing maps that incorporate the Kohonen's learning into the GA evolution to find an optimal vector quantization codebook of images The Kohonen's learning rule used for vector quantization of images is sensitive to the choice of its initial parameters and the resultant codebook does not guarantee a minimum distortion, To tackle these problems, we co-adapt the codebooks by evolution and learning in a way that the evolution performs the global search and makes inter-codebook adjustments by altering the codebook structures while the learning performs the local search and makes intra-codebook adjustments by interacting each codebook with its environment. Two kinds of co-adaptation scheme such as Lamarckian and Baldwin co-adaptation are considered in our work. Simulation results show that the evolution guided by a local learning provides the fast convergence, the co-adapted codebook produces better reconstruction image quality than the non-learned equivalent, and Lamarckian co-adaptation turns out more appropriate for the codebook design problem of vector quantization. 본 논문은 화상의 최적 벡터 양자화 코드북을 결정하는데 Kohonen학습을 GA 진화에 결합시킨 두 가지 형태의 self-organizing map의 동시적응 방안을 제안한다. 화상의 벡터 양자화에 사용되는 Kohonen 학습 규칙은 초기 파라메터에 민감하고, 얻어진 코드북은 항상 최소 왜곡을 보장하지 않는다. 이 문제를 해결하기 위해, 코드북을 진화와 학습으로 동시적응을 제안하는데, 진화는 전역적인 탐색을 수행하고 코드북 구조를 변경하여 코드북간의 조정을 담당하는 반면, 학습은 국부적인 탐색을 수행하고 각 코드북과 환경간의 상호작용에 의하여 각 코드북의 조정을 담당한다. 본 논문에서는 Lamarckian과 Baldwin 두 가지 동시적응 방법을 고려한다. 실험 결과, 학습에 의해 유도되는 진화가 진화 자체만의 경우보다 더 빨리 수렴하고, 일정 시간에서 동시 적응된 코드북에 얻어진 재생 화상의 질이 비학습의 경우보다 더 나음을 보여주고, Lamarckian형태의 동시적응이 벡터 양자화를 위한 코드북 설계 문제에 더 적합한것으로 나타났다.
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