针对H.264视频编码中传统全零块检测方法检测率较低的问题，提出了一种全零块检测的线性分类器算法．根据编码特性选择5个变量作为全零块检测的特征，基于参考块的全零块情况，设计了2个不同的线性分类器来区分全零块和非全零块，然后选取代表不同运动程度的视频样本，利用Fisher准则训练得到2个分类器的权系数和不同量化参数下全零块检测的阈值，最后用最小二乘原理将各个量化参数下的阈值拟合成量化参数的二次多项式，从而得到最终的全零块检测的线性分类器．实验结果表明，新算法在基本不降低视频质量的同时，能获得比其他现有算法更
