VQ（Vector Quantization），是一種常見的影像壓縮方法，能從影像中萃取出具有代表性的代碼，達成資料壓縮的目的，且能保持影像的品質於一定的水準。
利用此原理應用在分類的問題上，我們可以VQ的方法由訓練資料中找出具代表性的代碼作為分類的原型點（prototype），以減低一般分類器的執行時間。但是傳統VQ訓練方法在代碼新增的方法是以固定方向新增，此方法可能會使的代碼無法因應訓練資料點的分佈情況而有其相對應的代碼分佈，所以本文中採用主軸方法來取代一般傳統代碼新增方法，使代碼產生具有較高的可靠性。並且在VQ的訓練過程，簡化其中的步驟，且效率上能有所提昇。
本文並將以應變型VQ為基礎的訓練方法應用於影像前景及背景分離的問題上，在本文中介紹四個可提供影像前景背景分離之特徵參數。並結合應變型VQ訓練方法分類的能力，以求得前背景分離後之結果。

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摘要 I
目錄 II
圖表目錄 IV
第一章、緒論 1
1-1、前言 1
1-2、研究動機 1
1-3、論文架構 2
第二章、最近鄰居分類器 3
2-1、原理 3
2-2、演算法 4
第三章、向量資料量化 5
3-1、向量資料量化原理 5
3-2、傳統LBG演算法 7
3-3、修正型LBG方法 9
第四章、應變式的VQ分類方法 18
4-1、訓練資料的前期處理（Preprocessing） 19
4-2、訓練資料的中期處理（Processing） 21
4-3、訓練資料的後期處理（Postprocessing） 28
4-4、VQ分類測試 28
第五章、影像前背景分離的特徵變數 46
5-1、差異影像（Difference Picture） 46
5-2、可能性比例（Likelihood Ratio） 51
5-3、四次矩（Fourth-order Moment） 54
第六章、影像前背景分離實驗 56
6-1、第一部份實驗 58
6-2、第二部份實驗 63
結論 74
參考書目 75

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