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基于多类支持向量机的深度视频帧内编码快速算法
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2018-01-31
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深度视频编码中最优深度划分和模式选择过程具有非常高的计算复杂度。提出了基于多类支持向量机（MSVM，multi-class support vector machine）的深度视频帧内编码快速算法。该算法包括离线模型训练和快速编码2个部分。在离线模型训练中，用深度视频最大编码单元（LCU，largest coding unit）的最优划分深度作为标签，当前LCU的空域复杂度、空域相邻LCU的最优划分深度和彩色视频对应LCU的最优划分深度作为特征去构造MSVM模型。在编码时，提取LCU的特征，根据MSVM模型得到划分深度的预测值。根据该预测值提前终止编码单元递归划分和模式选择过程。实验结果表明，提出的算法在几乎不影响虚拟视点质量的情况下，平均节省35.91%的总体编码时间和40.04%的深度编码时间。
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