El rendimiento de búsqueda de los algoritmos de estimación de movimiento basados en coincidencia de bloques, es decir, la velocidad de búsqueda y la calidad de estimación de movimiento, depende principalmente de la forma y tamaño del patrón de búsqueda. La mayoría de los algoritmos de estimación de movimiento utilizan patrones de búsqueda de formas cuadradas, romboidales, hexagonales, en forma de cruz, romboidales cruzados o hexagonales cruzados. Estos patrones de búsqueda logran buenos resultados para secuencias de video con actividad de movimiento simple, pero resultados desfavorables para secuencias de video con actividad de movimiento compleja. Después de una investigación exhaustiva sobre el efecto del patrón de búsqueda en el rendimiento de búsqueda, este artículo propone un patrón de búsqueda en todas direcciones (ADS), que busca el mejor bloque en todas las direcciones posibles. Para mejorar aún más la velocidad de búsqueda, se aplica una técnica de parada a mitad de camino en el proceso de búsqueda. Los resultados muestran que el algoritmo ADS propuesto supera a otros algoritmos de estimación de movimiento de última generación y prominentes. Cuanto mayor sea la complejidad de dirección en los vectores de movimiento vecinos, mejor será la calidad de predicción de ADS, lo cual es demostrado aún más por los resultados de la simulación.