【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
基于支持向量机的视频转码快速帧内预测方法,其特征在于:首先从输入的视频码流中提取编码信息组成多维特征向量训练支持向量机,即Support Vector Machine,SVM,分类器模型,建立高分辨率视频编码信息与降尺寸视频中宏块的编码模式之间的联系;然后搭建阶梯式SVM分类器对降尺寸视频中宏块帧内编码模式进行分层式预测,具体包括下述步骤: 1)将输入的高分辨率视频码流解码来提取编码信息,包括:帧内编码模式、残差宏块和离散余弦变换系数; 2)分别为三层SVM分类器选取特征向量,即利用编码信息计算获得表征宏块特征的参量来组成多维特征向量; 3)通过定义的核函数性能参数来选择核函数,训练支持向量机模型,通过该模型建立高分辨率视频编码信息与降尺寸视频中宏块的帧内编码模式之间的相关性; 4)由顶层分类器,中间层分类器和下层分类器构建成分层式SVM分类器架构,分三步对降尺寸视频中宏块的帧内预测模式进行分类,首先划分Intra 16×16和Intra 4×4,其次对Intra 4×4中的模式{0,1,2}和其它模式进行划分,最后划分Intra 4×4中的垂直预测模式和水平预测模式; 5) ...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员:贾克斌,吕卓逸,孙中华,
申请(专利权)人:北京工业大学,
类型:发明
国别省市:11[中国|北京]
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