论文研究-有效的基于身份的门限签名.pdf

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文件名称：论文研究-有效的基于身份的门限签名.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-10-01 19:00:16
论文研究 H.264/AVC采用17种预测模式和率失真优化模型来进行帧内模式的选择，复杂度很高。目前的快速帧内模式选择算法能有效减少模式选择的复杂度，但还存在很大的不足。提出了一种基于BP神经网络的快速帧内模式选择算法。该算法使用BP神经网络对大量视频序列预先训练的结果对宏块进行预判，得出当前宏块采用Intra16×16或Intra4×4模式，然后使用Pan Feng的方法判断具体选择何种模式。实验结果表明，该算法在保证视频质量几乎不变（PSNR平均降低约0.01 dB）的同时，可以有效减少计算复杂度，与JM86相比减少75%～83%，与Pan Feng的方法相比减少30%～70%。