Екстраполяція самовпорядкованих карт ознак на аналіз зображень великої розмірності у поєднанні з релаксаційним методом кластеризації утворює модель первинної зорової кори головного мозку, яка має добру збіжність та може слугувати простим методом стискаючого кодування зображень.
Extrapolation of the self-organizing feature maps for high-resolution image analysis combined with relaxing clustering constitute a model of primary visual cortex which has good convergence properties and can be used for simplecompressing image encoding.
