基于$f$-散度感知约束的率失真感知函数计算的交替最小化方案
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。本研究解决了离散无记忆源的率-失真-感知函数(RDPF)计算中存在的单信件平均失真和$f$-散度感知约束的问题。提出的最优交替最小化(OAM)方案及其两种替代方法,确保了全局最优解的收敛,并提供了实验验证,突显了其在信息理论中的重要性。
本文研究了无记忆源模型的速率失真感知权衡。通过离散的源和重构序列的分布之间的离散来衡量感知度量。对于离散无记忆源和连续值源的情况,导出了相应的单字母特性。最后,将结果特化到高斯源的情况。