[00092112]基于機器學習的視頻轉碼方法
技術詳細介紹
本發明涉及一種基于機器學習的視頻轉碼方法，將原始視頻中編碼單元的四叉樹分割摸式模型化為若干個不同層次的二進制分類器，然后再選取最優特征集，最后再對特征矢量和最佳的編碼參數構成的數據集合進行學習，即將機器學習的方法引入到視頻轉碼中，將視頻編碼中的參數確定問題轉化為分類問題。因而能夠根據當前編碼單元的大小選取相應的分類器，并將分類概率值與相應的自適應閾值進行比較，從而選取最佳編碼參數進行編碼。且自適應概率閾值針對不同視頻場景自適應調整，因此，能夠得到最優的轉碼速度和轉碼質量使得轉碼過程中功耗較小，在保證轉碼率失真性能的前提下有效降低轉碼的復雜度。
