本文選題：隨機(jī)森林 + 快速編碼�。� 參考：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年21期

【摘要】：針對(duì)HEVC幀內(nèi)編碼中遞歸式四叉樹編碼單元(Coding Unit,CU)劃分引起的高計(jì)算復(fù)雜度問題,提出了基于隨機(jī)森林分類(Random Forest Classifier,RFC)的CU快速劃分算法。該算法包括模型離線訓(xùn)練和CU快速編碼算法兩部分。在模型離線訓(xùn)練中,將CU最佳劃分結(jié)果(+1,-1)作為分類標(biāo)簽,將當(dāng)前CU的對(duì)比度、逆差矩和熵信息作為特征屬性,訓(xùn)練RFC模型。在編碼時(shí),提取當(dāng)前CU的特征屬性值,利用訓(xùn)練好的RFC模型快速預(yù)測(cè)當(dāng)前CU的劃分結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法與HEVC的標(biāo)準(zhǔn)算法相比,在保證編碼質(zhì)量的前提下,平均可以節(jié)約45.18%的編碼時(shí)間。
[Abstract]:To solve the problem of high computational complexity caused by recursive quadtree coding unit (HEVC) in intra frame coding, a fast CU partition algorithm based on Random Forest Classifier (RFC) is proposed. The algorithm includes two parts: model off-line training and CU fast coding algorithm. In off-line training, the optimal partition result of CU (1 / 1) is used as the classification label, and the contrast, deficit moment and entropy information of the current CU are used as the feature attributes to train the RFC model. In coding, the characteristic attribute values of the current CU are extracted, and the division results of the current CU are predicted quickly by using the trained RFC model. Experimental results show that the algorithm can save an average of 45.18% of coding time on the premise of ensuring coding quality compared with the standard algorithm of HEVC.
【作者單位】： 中北大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院;中北大學(xué)儀器科學(xué)與動(dòng)態(tài)測(cè)試教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：2015年度山西省高�？萍紕�(chuàng)新項(xiàng)目(No.20151101)
【分類號(hào)】：TN919.81

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本文編號(hào)：1980900