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1. (WO1994016436) A RAPID TREE-BASED METHOD FOR VECTOR QUANTIZATION
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/1994/016436    International Application No.:    PCT/US1993/012637
Publication Date: 21.07.1994 International Filing Date: 29.12.1993
Chapter 2 Demand Filed:    27.07.1994    
IPC:
G10L 19/02 (2006.01)
Applicants: APPLE COMPUTER, INC. [US/US]; 20525 Mariani Avenue, 38-I, Cupertino, CA 95014 (US)
Inventors: ACERO, Alejandro; (ES).
LEE, Kai-Fu; (US).
CHOW, Yen-Lu; (US)
Agent: SCHELLER, James, C.; Blakely, Sokoloff, Taylor & Zafman, 12400 Wilshire Boulevard, 7th Floor, Los Angeles, CA 90025 (US)
Priority Data:
07/999,354 31.12.1992 US
Title (EN) A RAPID TREE-BASED METHOD FOR VECTOR QUANTIZATION
(FR) METHODE ARBORESCENTE RAPIDE DE QUANTIFICATION VECTORIELLE
Abstract: front page image
(EN)A fast vector quantization (VQ) method and apparatus is based on a binary tree search in which the branching decision of each node is made by a simple comparison of a pre-selected element of the candidate vector with a stored threshold resulting in a binary decision for reaching the next lower level. Each node has a preassigned element and threshold value. Conventional centroid distance training techniques (such as LBG and k-means) are used to establish code-book indices corresponding to a set of VQ centroids. The set of training vectors are used a second time to select a vector element and threshold value at each node that approximately splits the data evenly. After processing the training vectors through the binary tree using threshold decisions, a histogram is generated for each code-book index that represents the number of times a training vector belonging to a given index set appeared at each index. The final quantization is accomplished by processing and then selecting the nearest centroid belonging to that histogram. Accuracy comparable to that achieved by conventional binary tree VQ is realized but with almost a full magnitude increase in processing speed.
(FR)L'invention se rapporte à un appareil et à une méthode rapide de quantification vectorielle (QV) qui est basée sur une recherche arborescente binaire dans laquelle la décision de branchement de chaque n÷ud se fait par une simple comparaison d'un élément présélectionné du vector candidat à l'aide d'un seuil enregistré entraînant une decision binaire en vue d'atteindre le niveau suivant inférieur. Chaque n÷ud comporte un élément préatribué et une valeur de seuil. Des techniques de formation traditionnelles de distance du centre de gravité (telles que LGB et éléments k) sont utilisées pour établir des indices de tables de codes correspondant à un ensemble de centres de gravité de QV. L'ensemble des vecteurs de formation est utilisé une seconde fois pour sélectionner un élément vectoriel et la valeur de seuil au niveau de chaque n÷ud, ce qui divise approximativement les données de manière égale. Après le traitement des vecteurs de formation par l'intermédiaire de l'arbre binaire utilisant des décisions de seuil, un histogramme est généré pour chaque indice de tables de codes qui représente le nombre de fois où le vecteur de formation, appartenant à un ensemble d'indices donné, est apparu au niveau de chaque indice. On effectue la quantification finale en traitant, puis en sélectionnant le centre de gravité le plus proche appartenant à cet histogramme. Une précision comparable à celle obtenue par quantification vectorielle (QV) traditionnelle de l'arbre binaire est réalisée, mais avec à peu près une augmentation d'amplitude totale de la vitesse de traitement.
Designated States: AT, AU, BB, BG, BR, BY, CA, CH, CZ, DE, DK, ES, FI, GB, HU, JP, KP, KR, KZ, LK, LU, LV, MG, MN, MW, NL, NO, NZ, PL, PT, RO, RU, SD, SE, SK, UA, UZ, VN.
European Patent Office (AT, BE, CH, DE, DK, ES, FR, GB, GR, IE, IT, LU, MC, NL, PT, SE)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)