| [ KAIST ] in KIDS 글 쓴 이(By): sjoh (크레스트) 날 짜 (Date): 2003년 9월 23일 화요일 오후 02시 06분 41초 제 목(Title): Re: [q] Vector Quantization method JPEG은 영상을 8 sample x 8 sample의 바둑판 모양으로 만든후, 각각의 64개의 정사각형 영상에 2 Dimensional DCT를 취합니다. DCT(Discrete Cosine Transform)는 Fourier Transform 비스무레 한데 real <-> real의 성질을 가지고 있지요. VQ와는 관련 없습니다. DCT coeffiecient를 위치에따라 다른 Quantization table에 따라 quantization을 하는데, 이때 각각의 coefficient를 독립적으로 quantization합니다. (다른 table이라도) 따라서 여기서도 VQ를 쓰는 것은 아니고 좀 복잡한 scalar quantization을 씁니다. 그리고 나서 run-length code로 encoding을 하지요. 역시 VQ와는 무관.... VQ를 공부할때 정말, theorey로만 존재하는 것이 아닌가 라는 생각이 많이 들었습니다. Paper쓰기는 좀 용이할지는 모르겠지만. MPEG관련되어 VQ에 해당하는 알고리즘이 제안된 적이 있었던 것 같지만, 채택되지는 않았을 겁니다. 일반적으로 Pattern Recognition도 VQ로 볼 수 있습니다. 문자 인식 도 당연히 VQ이겠지요. 아 그리고 보니 슈퍼마켓에서 쓰는 바코드의 인식도 일종의 VQ theory가 조금은 들어가 있겠네요. 거의 모든 Pattern Recognition이 다 VQ로 (억지로) 바줄 수 있으니 몇몇 application을 찾으실 수 있을 것 입니다. - * - * - * - * - * - * - * 시그에 대해 좋은 의견이 있으신 분은 seongjun@hotmail.com으로 연락주시면 감사하겠습니다. |