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Berzal, JaAutor o Coautor

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23 de enero de 2023
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Video sequence compression via supervised training on cellular neural networks

Publicado en: International Journal Of Neural Systems. 8 (1): 127-135 - 1997-02-01 8(1), DOI: 10.1142/S012906579700015X

Autores: Rodriguez, L; Zufiria, PJ; Berzal, JA

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- Autor o Coautor

Resumen

In this paper, a novel approach for video sequence compression using Cellular Neural Networks (CNN's) is presented. CNN's are nets characterized by local interconnections between neurons (usually called cells), and can be modeled as dynamical systems. From among many different types, a CNN model operating in discrete-time (DT-CNN) has been chosen, its parameters being defined so that they are shared among all the cells in the network.The compression process proposed in this work is based on the possibility of replicating a given video sequence as a trajectory generated by the DT-CNN. In order for the CNN to follow a prescribed trajectory, a supervised training algorithm is implemented. Compression is achieved due to the fact that all the information contained in the sequence can be stored into a small number of parameters and initial conditions once training is stopped.Different improvements upon the basic formulation are analyzed and issues such as feasibility and complexity of the compression problem are also addressed.Finally, some examples with real video sequences illustrate the applicability of the method.

Palabras clave

AlgorithmsArtifactsFeedbackImage compressionImage enhancementMathematicsNeural networks, computerNeuronsPattern recognition, visualSystems

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista International Journal Of Neural Systems, Q3 Agencia Scopus (SJR), su enfoque regional y su especialización en , le otorgan un reconocimiento lo suficientemente significativo en un nicho concreto del conocimiento científico a nivel internacional.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2025-12-15:

  • WoS: 2

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-12-15:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 11 (PlumX).

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (Berzal Fernández, José Andrés).