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深度視頻編碼中最優深度劃分和模式選擇過程具有非常高的計算復雜度。提出了基于多類支持向量機（MSVM，multi-class support vector machine）的深度視頻幀內編碼快速算法。該算法包括離線模型訓練和快速編碼2個部分。在離線模型訓練中，用深度視頻最大編碼單元（LCU，largest coding unit）的最優劃分深度作為標簽，當前LCU的空域復雜度、空域相鄰LCU的最優劃分深度和彩色視頻對應LCU的最優劃分深度作為特征去構造MSVM模型。在編碼時，提取LCU的特征，根據MSVM模型得到劃分深度的預測值。根據該預測值提前終止編碼單元遞歸劃分和模式選擇過程。實驗結果表明，提出的算法在幾乎不影響虛擬視點質量的情況下，平均節省35.91%的總體編碼時間和40.04%的深度編碼時間。
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