[发明专利]一种基于机器学习的3D-HEVC深度图编码单元划分方法有效
| 申请号： | 202010192422.9 | 申请日： | 2020-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN111385585B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 贾克斌;张儒依;刘鹏宇;孙中华 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | H04N19/70 | 分类号： | H04N19/70;H04N19/96;H04N19/44;H04N13/161;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的3D‑HEVC深度图编码单元快速决策方法，通过构建基于深度梯度提升(XGBoost)的深度图快速编码单元(CU)级别决策系统，用于解决3D‑HEVC中添加深度图和新的编码工具导致的编码复杂度高的问题。该方法包括两部分：XGBoost模型训练和快速CU分割决策。使用数据挖掘和机器学习，通过使用深度图的纹理信息作为特征属性矢量以及当前CU是否继续作为子类标签划分为子CU，来构建决策模型。从编码过程中提取了特征属性，并使用训练有素的模型来确定CU是否继续分区。与标准编码器相比，该方法具有更好的性能改善效果，与相关工作相比，在编码性能上有不同程度地提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 hevc 深度 编码 单元 划分 方法 | ||
【主权项】：
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