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한국과학기술정보연구원의 KINITI홈페이지내의 기술정보통합검색 중 영문DB를 이용하여 검색해 보시기 바랍니다. 검색어를 Vector adj Quantization/ti 라고 넣고 검색을 할 경우 2047건의 자료가 검색되어집니다. 그렇게 검색된 자료내에서 관련 검색어를 넣고 다시 검색을 하시면 유용한 자료를 얻으실 수 있으실 겁니다. 필요하신 자료는 KINITI웹을 통해 원문신청이 가능합니다. 아래의 내용은 검색어를 Vector adj Quantization/ti and modeling 이라고 넣고 검색한 결과입니다. 1 INSP200006787265 Distortion-rate models for entropy-coded lattice vector quantization 200049 2 INSP200006652651 Indexing and retrieval of color images using vector quantization 200029 3 INSP200006488666 Vector quantization and genetic algorithm-based portfolio theory modeling 200005 4 INSP199906421551 Geobody detection and multivariate upscaling with neural vector quantization 199911 5 INSP199906202129 A hybrid portfolio theory model based on genetic algorithm and vector quantization 199903 6 INSP199806004918 Vector quantization and density estimation 1998 7 INSP199805800369 On the sizes of Voronoi cells in entropy-constrained vector quantization 1998 8 INSP199705697024 A self-tuning method of fuzzy modeling with learning vector quantization 1997 9 INSP199705489220 Phoneme-based vector quantization in a discrete HMM speech recognizer 1997 10 INSP199605330354 Variable-dimension vector quantization 1996 11 INSP199605256079 Contextual vector quantization modeling of hand-printed Chinese character recognition 1996 12 INSP199605247283 Discriminative codebook design using multiple vector quantization in HMM-based speech recognizers 1996 13 INSP199605212952 YING-YANG machine: a Bayesian-Kullback scheme for unified learnings and new results on vector quantization 1996 14 INSP199505086252 Vector quantization of harmonic magnitudes for low-rate speech coders 1995 15 INSP199505073619 Vector quantization of speech parameters in the time-frequency domain 1995 16 INSP199505021482 Block-wise segmentation via vector quantization for medical image analysis 1995 17 INSP199504938021 Contextual vector quantization for speech recognition with discrete hidden Markov model 1995 18 INSP199504910075 Using multiple vector quantization and semicontinuous hidden Markov models for speech recognition 1995 19 INSP199404824572 Contextual vector quantization for speech recognition with discrete hidden Markov model 1994 20 INSP199404657587 A new hybrid algorithm for speech recognition based on HMM segmentation and learning vector quantization 1994 21 INSP199304524411 Improved CELP coder at 4 kb/s with efficient vector quantization 1993 22 INSP199304432302 Fast speaker adaptation combined with soft vector quantization in an HMM speech recognition system 1993 23 INSP199204108820 Previsualized image vector quantization with optimized pre- and postprocessors 1992 24 INSP199204081714 16-k bps modem design using vector quantization 1992 25 INSP199204060913 16-kbps modem design using vector quantization 1992 26 INSP199103883781 Asymptotic level density for a class of vector quantization processes 1991 27 INSP199103853968 Discriminant analysis and supervised vector quantization for continuous speech recognition 1991 28 INSP198903485316 Optimal previsualized image vector quantization 1989 29 INSP198903472049 Unified techniques for vector quantization and hidden Markov modeling using semi-continuous models 1989 30 INSP198803177647 A baseband residual vector quantization algorithm for bauded signals 1988 31 INSP198803117734 Isolated word recognition based on finite state vector quantization and hidden Markov modeling 1988 32 INSP198702977071 Conditional histogram vector quantization for spellmode recognizer 1987 33 INSP198702976884 Weighted cepstral distance measures in vector quantization based speech recognizers 1987 34 INSP198702976756 Fuzzy vector quantization applied to hidden Markov modeling 1987 35 INSP198702867560 Speaker-independent French digit recognition using word-based vector quantization and hidden Markov models 1987 36 INSP198702866565 Speech recognition using vector quantization, Markov models and the Viterbi algorithm 1987 37 INSP198702842223 An efficient algorithm for combining vector quantization and stochastic modeling for speaker-independent speech recognition 1987 38 INSP198302079392 On the application of vector quantization and hidden Markov models to speaker-independent, isolated word recognition 1983 39 INSP198301985514 Vector quantization and Markov source models applied to speech recognition 1983 40 INSP198301968590 Vector quantization and Markov source models applied to speech recognition 1983 >기본적인 VQ(Vector Quantization)에 관한 읽을거리를 찾습니다. 개념설명 및 여러가지 종류의 다른 VQ방법등... > >통계적인 모델링이 들어간 자료면 더욱 좋겠습니다. 구체적인 예를 들자면, 동영상의 한 pixel의 gray-level값들을 Gaussian 분포로 modeling하고, 많은 pixel값들은 간단히 interval을 나누어 몇 가지 대표값으로 represent하는 경우를 들수가 있겠습니다. > >request가 너무 막연하고 범위가 넓었다면 죄송합니다. :-)

혹시 Sayood 가 지은 "Intoroduction to Data Compression" 을 가지고 계신가요? 저는 2nd edition 을 가지고 있는데, 9 장을 보시면 여러가지 VQ 에 대한 소개와 설명이 나옵니다. 요즘은 3rd edition 이 나온 관계로 만약 소장하고 싶으면 3 판을 사세요. Wavelet - based compression 알고리듬이 추가되고 많이 업 되었거든요. Paper 로는 다음과 같은 것 들이 있지요. Vector Quantization, by R. M. Gray, IEEE Trans. ASSP, April 1984 Image coding using vector quantization: A review, by N.M. Nasrabadi and R.A. King, IEEE Trans. Comm., August, 1988 그럼, >기본적인 VQ(Vector Quantization)에 관한 읽을거리를 찾습니다. 개념설명 및 여러가지 종류의 다른 VQ방법등... > >통계적인 모델링이 들어간 자료면 더욱 좋겠습니다. 구체적인 예를 들자면, 동영상의 한 pixel의 gray-level값들을 Gaussian 분포로 modeling하고, 많은 pixel값들은 간단히 interval을 나누어 몇 가지 대표값으로 represent하는 경우를 들수가 있겠습니다. > >request가 너무 막연하고 범위가 넓었다면 죄송합니다. :-)

답변 감사드립니다. 위의 OSTIN4님께서 주신 답볍보다는 아래와 같은 구체적인 가이드가 더 편리하답니다. 사실 제가 구하고자 하는 자료는 통계적인 Modeling쪽에 더 가까운 것인데, MIT의 누구누구가 제가 하고 있는 Background Modeling에 관해서 한 것이 있다고 하니 그 자료를 찾아 보겠습니다. 자료가 찾아지면, 여기에 올리겠습니다. 그럼. >혹시 Sayood 가 지은 "Intoroduction to Data Compression" 을 가지고 계신가요? 저는 2nd edition 을 가지고 있는데, 9 장을 보시면 여러가지 VQ 에 대한 소개와 설명이 나옵니다. 요즘은 3rd edition 이 나온 관계로 만약 소장하고 싶으면 3 판을 사세요. Wavelet - based compression 알고리듬이 추가되고 많이 업 되었거든요. > >Paper 로는 다음과 같은 것 들이 있지요. > >Vector Quantization, by R. M. Gray, IEEE Trans. ASSP, April 1984 > >Image coding using vector quantization: A review, by N.M. Nasrabadi and R.A. King, IEEE Trans. Comm., August, 1988 > >그럼, > > >>기본적인 VQ(Vector Quantization)에 관한 읽을거리를 찾습니다. 개념설명 및 여러가지 종류의 다른 VQ방법등... >> >>통계적인 모델링이 들어간 자료면 더욱 좋겠습니다. 구체적인 예를 들자면, 동영상의 한 pixel의 gray-level값들을 Gaussian 분포로 modeling하고, 많은 pixel값들은 간단히 interval을 나누어 몇 가지 대표값으로 represent하는 경우를 들수가 있겠습니다. >> >>request가 너무 막연하고 범위가 넓었다면 죄송합니다. :-)