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대용량 데이터베이스 상에서의 이미지 검색을 위해 역색인 구조로 클러스터링된 소정 개수의 이미지 그룹 사이의 센터 포인트를 기반으로, 상기 소정 개수의 이미지 그룹 각각의 양자화 코드를 부여하는 벡터 양자화를 수행하는 벡터 양자화 모듈; 및상기 소정 개수의 이미지 그룹 각각에 대해 연산된 에러를 기반으로 상기 센터 포인트를 이동시키고, 상기 센터 포인트의 이동하여 뉴 역색인 구조로 변환되면, 상기 소정 개수의 이미지 그룹 각각의 양자화 코드를 재학습하는 학습 모듈을 포함하는,역색인 구조 및 벡터 양자화의 협력적 최적화 장치
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제 1 항에 있어서,상기 벡터 양자화 모듈은,이미지 데이터의 차 벡터에 대한 에러를 줄이기 위한 벡터 양자화 목표함수를 사용하여 상기 양자화 코드를 부여하는,역색인 구조 및 벡터 양자화의 협력적 최적화 장치
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제 2 항에 있어서,상기 벡터 양자화 목표함수는,인,여기서, 는 이미지 데이터(x)에 대한 벡터 양자화 결과, μ는 평균베터인,역색인 구조 및 벡터 양자화의 협력적 최적화 장치
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제 1 항에 있어서,상기 에러를 연산하는 단계는,로 산출하는,여기서, 는 임의의 이미지 그룹, 는, 인접한 이미지 그룹인,역색인 구조 및 벡터 양자화의 협력적 최적화 장치
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제 1 항에 있어서,상기 센터 포인트를 이동시키는 단계는,로 산출하는,여기서, 는 센터 포인트, 는 이동한 센터 포인트 및 는 에러인,역색인 구조 및 벡터 양자화의 협력적 최적화 장치
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대용량 데이터베이스 상에서의 이미지 검색을 위해 역색인 구조로 클러스터링된 소정 개수의 이미지 그룹 사이의 센터 포인트를 기반으로, 상기 소정 개수의 이미지 그룹 각각의 양자화 코드를 부여하는 벡터 양자화를 수행하는 단계;상기 소정 개수의 이미지 그룹 각각에 대한 에러를 연산하는 단계;상기 에러를 기반으로 상기 센터 포인트를 이동시키는 단계; 및상기 센터 포인트의 이동하여 뉴 역색인 구조로 변환되면, 상기 소정 개수의 이미지 그룹 각각의 양자화 코드를 재학습하는 단계를 포함하는,역색인 구조 및 벡터 양자화의 협력적 최적화 방법
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제 6 항에 있어서,상기 벡터 양자화를 수행하는 단계는,이미지 데이터의 차 벡터에 대한 에러를 줄이기 위한 벡터 양자화 목표함수를 사용하여 상기 양자화 코드를 부여하는,역색인 구조 및 벡터 양자화의 협력적 최적화 방법
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제 7 항에 있어서,상기 벡터 양자화 목표함수는,인,여기서, 는 이미지 데이터(x)에 대한 벡터 양자화 결과, μ는 평균베터인,역색인 구조 및 벡터 양자화의 협력적 최적화 방법
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제 6 항에 있어서,상기 에러를 연산하는 단계는,로 산출하는,여기서, 는 임의의 이미지 그룹, 는, 인접한 이미지 그룹인,역색인 구조 및 벡터 양자화의 협력적 최적화 방법
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제 6 항에 있어서,상기 센터 포인트를 이동시키는 단계는,로 산출하는,여기서, 는 센터 포인트, 는 이동한 센터 포인트 및 는 에러인,역색인 구조 및 벡터 양자화의 협력적 최적화 방법
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