Video storage on the basis of conte

Video storage on the basis of content is the problem under consideration. The research addresses classifying video
content into clusters and how this classification can be used for business intelligence and other content guided parameterization. With fast growing concepts of video share and uploads, it has become difficult to store and retrieve
videos in an effective manner and how to perform filtering for videos that do not fit into the classified search item or in that particular cluster.

The problem does not end at creating clusters, it magnifies on how many clusters can be formed, what type of clusters will there be, how can a cluster own a piece of information and not manipulate it. How well a system can identify type and number of cluster, the following example highlights the mentioned problem

Lets suppose for time scale of 10 seconds starting at T=0; till T=9, there are 100 video uploads which have no prior information associated with them. No tag or context sensitive information has been provided with it. The concern is how the algorithm will create clusters and store according to information rather than associated words, texts or tags.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เก็บวีดีโอบนพื้นฐานของเนื้อหาที่เป็นปัญหาภายใต้การพิจารณา อยู่งานวิจัยประเภทวิดีโอเนื้อหาลงในคลัสเตอร์และวิธีการจัดประเภทนี้สามารถใช้สำหรับข่าวกรองธุรกิจและเนื้อหาอื่น ๆ แนะนำพาราเมทริก ด้วยแนวคิดเติบโตอย่างรวดเร็วของการอัปโหลดและแชร์วิดีโอ มันเป็นเรื่องยากที่จะจัดเก็บ และดึงวิดีโอในลักษณะที่มีประสิทธิภาพและวิธีการทำการกรองสำหรับวิดีโอที่ไม่เหมาะสมลง ในรายการที่ค้นหาประเภท หรือเฉพาะคลัสปัญหาไม่ได้จบที่การสร้างกลุ่ม จะขยายบน clusters หลายวิธีอาจจะเกิดขึ้น ชนิดของคลัสเตอร์จะมี วิธีสามารถคลัสเตอร์ชิ้นส่วนของข้อมูลการเป็นเจ้าของ และไม่จัดการกับ ระบบสามารถระบุชนิดและหมายเลขของคลัสเตอร์ ตัวอย่างต่อไปนี้เน้นปัญหาดังกล่าวอย่างไรให้สมมติว่า สำหรับมาตราส่วนเวลา 10 วินาทีเริ่มต้นที่ T = 0 จนถึง T = 9 มีโหลด 100 ซึ่งมีข้อมูลเกี่ยวข้องกับพวกเขาก่อน ไม่มีแท็กหรือบริบทข้อมูลให้ไว้กับมัน ความกังวลเป็นวิธีอัลกอริทึมจะสร้างคลัสเตอร์ และจัดเก็บตามข้อมูลมากกว่าที่เป็นคำที่เกี่ยวข้อง ข้อความหรือแท็ก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การจัดเก็บวิดีโอบนพื้นฐานของเนื้อหาที่เป็นปัญหาภายใต้การพิจารณา ที่อยู่วิจัยจำแนกประเภทวิดีโอ
เนื้อหาลงในกลุ่มและวิธีการจัดหมวดหมู่นี้สามารถใช้สำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะและเนื้อหาแนะนำ parameterization อื่น ๆ กับแนวคิดการเติบโตอย่างรวดเร็วของการแบ่งปันวิดีโอและการอัปโหลดมันได้กลายเป็นเรื่องยากที่จะจัดเก็บและเรียก
วิดีโอในลักษณะที่มีประสิทธิภาพและวิธีการดำเนินการกรองวิดีโอที่ไม่เหมาะสมลงในรายการที่ค้นหาทั้งหมดหรือในคลัสเตอร์ที่เฉพาะ.

ปัญหาไม่จบ สร้างกลุ่มก็ขยายกับวิธีการหลายกลุ่มสามารถเกิดขึ้นสิ่งที่ประเภทของกลุ่มจะมีวิธีที่สามารถคลัสเตอร์เจ้าของชิ้นส่วนของข้อมูลและไม่ได้จัดการกับมัน วิธีที่ดีที่ระบบสามารถระบุชนิดและจำนวนของกลุ่มตัวอย่างต่อไปนี้ไฮไลท์ปัญหาดังกล่าว

ช่วยให้สมมติว่าสำหรับช่วงเวลา 10 วินาทีเริ่มต้นที่ t = 0; จนถึง T = 9 มี 100 อัปโหลดวิดีโอที่ไม่มีข้อมูลก่อนที่เกี่ยวข้องกับพวกเขา ไม่มีแท็กหรือบริบทข้อมูลที่สำคัญได้รับให้กับมัน ความกังวลก็คือว่าอัลกอริทึมจะสร้างกลุ่มและจัดเก็บตามข้อมูลที่มากกว่าคำที่เกี่ยวข้องตำราหรือแท็ก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิดีโอที่เก็บบนพื้นฐานของเนื้อหาเป็นปัญหาภายใต้การพิจารณา งานวิจัยที่อยู่หมวดหมู่วีดีโอเนื้อหาในหมวดหมู่อื่นๆและวิธีนี้สามารถใช้สำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะและเนื้อหาอื่น ๆ แนวทาง parameterization . ด้วยการเติบโตอย่างรวดเร็วแนวคิดแบ่งปันวิดีโอและอัพโหลด มันได้กลายเป็นยากที่จะเก็บและเรียกวิดีโอในลักษณะที่มีประสิทธิภาพและวิธีการดำเนินการกรองสำหรับวิดีโอที่ไม่เหมาะกับการจัดรายการ หรือในกลุ่มที่เฉพาะเจาะจงปัญหาไม่ได้จบที่การสร้างคลัสเตอร์ มันขยายเกี่ยวกับวิธีการหลายกลุ่มสามารถจะเกิดขึ้น , สิ่งที่ประเภทของกลุ่มจะมี ทำไมกลุ่มเป็นเจ้าของชิ้นส่วนของข้อมูล และจัดการกับมัน ว่าระบบสามารถระบุประเภทและจำนวนของคลัสเตอร์ ตัวอย่างต่อไปนี้จะเน้นกล่าวถึงปัญหาช่วยให้สมมติว่าสำหรับระดับเวลา 10 วินาทีเริ่มต้นที่ t = 0 ; จนถึง t = 9 , มี 100 ภาพวีดีโอ ซึ่งไม่มีข้อมูลล่วงหน้าที่เกี่ยวข้องกับพวกเขา ไม่มีป้ายหรือบริบท ข้อมูลที่ได้รับให้กับมัน ปัญหาคือว่าขั้นตอนวิธีจะสร้างกลุ่ม และเก็บข้อมูลมากกว่าคำที่เกี่ยวข้อง ข้อความ หรือป้าย