CONCLUSIONData clustering has alway

CONCLUSION
Data clustering has always been of importance in the field
of computer science. With the technology shift from small,
scalable and manageable data towards big data has opened up
many complex problems with even more complex yet efficient
solutions. Big data video analytics is a growing research area.
It has become more challenging with the increasing lengths
and the variety of videos being uploaded every single second.
In this paper we have analyzed the problem of extracting
content information and generating classes based on that. Kmeans
clustering and skeleton algorithm have been studied
and combined to present a more appropriate and time efficient
algorithm for the growing big data video analytics and storage.
In future we intend on working with videos retrieval from
the cloud sets and more precisely for extracting video
information for both business and computational logic.
Video retrieval and analysis for business intelligence and defense
sector has recently taken an electric spike. These areas focus
on observing human behavior, the behavior of actions and
associated reactions to come towards a single conclusion of
people oriented marketing and sales. For defense sector
multiple surveillance and other videos can be analyzed to
generate a more specific algorithm for war planning and
security orientations

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สรุปคลัสเตอร์ข้อมูลได้เสมอสำคัญในฟิลด์ของวิทยาการคอมพิวเตอร์ มีการเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีจากเล็กเปิดข้อมูล scalable และจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ปัญหาซับซ้อนมากมายซับซ้อน แต่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นโซลูชั่น วิเคราะห์ข้อมูลวิดีโอเป็นพื้นที่วิจัยเพิ่มขึ้นมันเป็นสิ่งที่ท้าทายมากขึ้น มีความยาวเพิ่มขึ้นและความหลากหลายของวิดีโอที่ถูกอัพโหลดทุกวินาทีในเอกสารนี้ เราได้วิเคราะห์ปัญหาของการแยกข้อมูลเนื้อหาและสร้างชั้นเรียนตามนั้น Kmeansอัลกอริธึม clustering และโครงกระดูกได้รับการศึกษาและรวมการนำเสนอเหมาะสม และเวลาอย่างมีประสิทธิภาพอัลกอริทึมสำหรับการวิเคราะห์วิดีโอข้อมูลขนาดใหญ่ที่เติบโตและเก็บในอนาคตเราตั้งใจในการทำงานกับวิดีโอเรียกจากชุดระบบคลาวด์และได้แม่นยำมาก สำหรับการแยกวิดีโอข้อมูลสำหรับคำนวณตรรกะ เรียกวิดีโอและวิเคราะห์ข่าวกรองธุรกิจและป้องกันภาคล่าสุดได้ดำเนินการเก็บชั่วคราวการไฟฟ้า โฟกัสพื้นที่เหล่านี้จากการสังเกตพฤติกรรมมนุษย์ พฤติกรรมของการกระทำ และปฏิกิริยาที่เกี่ยวข้องมาสู่ข้อสรุปเดียวของท่านมุ่งเน้นการตลาดและการขาย สำหรับภาคการป้องกันเฝ้าระวังหลายและวิดีโออื่น ๆ สามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อสร้างอัลกอริทึมเฉพาะเพิ่มเติมสำหรับการวางแผนการสงคราม และแนวรักษาความปลอดภัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สรุป
การจัดกลุ่มข้อมูลได้เสมอความสำคัญในสาขา
วิทยาการคอมพิวเตอร์ ด้วยการเปลี่ยนเทคโนโลยีจากขนาดเล็ก
ข้อมูลที่ปรับขนาดได้และการจัดการที่มีต่อข้อมูลขนาดใหญ่ได้เปิดขึ้น
ปัญหาที่ซับซ้อนจำนวนมากที่มียังมีประสิทธิภาพมากยิ่งซับซ้อนมากขึ้น
การแก้ปัญหา บิ๊กการวิเคราะห์วิดีโอข้อมูลเป็นพื้นที่วิจัยการเจริญเติบโต.
มันได้กลายเป็นความท้าทายมากขึ้นกับความยาวที่เพิ่มขึ้น
และความหลากหลายของวิดีโอที่ถูกอัปโหลดทุกวินาทีเดียว.
ในบทความนี้เรามีการวิเคราะห์ปัญหาของการสกัด
ข้อมูลเนื้อหาและการสร้างการเรียนขึ้นอยู่กับว่า Kmeans
การจัดกลุ่มและอัลกอริทึมโครงกระดูกได้รับการศึกษา
และการทำงานร่วมกันที่จะนำเสนอที่มีประสิทธิภาพที่เหมาะสมมากขึ้นและเวลา
อัลกอริทึมสำหรับการเจริญเติบโตใหญ่การวิเคราะห์วิดีโอและจัดเก็บข้อมูล.
ในอนาคตเราตั้งใจในการทำงานกับการดึงวิดีโอจาก
ชุดเมฆและแม่นยำมากขึ้นสำหรับการแยกวิดีโอ
ข้อมูล ทั้งนักธุรกิจและตรรกะการคำนวณ.
ดึงวิดีโอและการวิเคราะห์สำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะและการป้องกัน
ภาคได้ดำเนินการเมื่อเร็ว ๆ นี้เข็มไฟฟ้า พื้นที่เหล่านี้มุ่งเน้น
ในการสังเกตพฤติกรรมของมนุษย์พฤติกรรมของการกระทำและ
ปฏิกิริยาที่เกี่ยวข้องที่จะมาสู่ข้อสรุปเดียวของ
คนที่มุ่งเน้นการตลาดและการขาย สำหรับภาคการป้องกัน
เฝ้าระวังหลายและวิดีโออื่น ๆ ที่สามารถวิเคราะห์เพื่อ
สร้างอัลกอริทึมเฉพาะเจาะจงมากขึ้นสำหรับการวางแผนสงครามและ
ทิศทางการรักษาความปลอดภัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สรุปการจัดกลุ่มข้อมูลได้เสมอความสำคัญในฟิลด์วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ด้วยเทคโนโลยีที่เปลี่ยนจากขนาดเล็กยืดหยุ่นและง่ายต่อการใช้ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ได้เปิดขึ้นหลายปัญหาที่ซับซ้อนด้วยยิ่งซับซ้อน แต่มีประสิทธิภาพโซลูชั่น วิเคราะห์ข้อมูลวิดีโอที่ใหญ่ การวิจัยในพื้นที่มันได้กลายเป็นความท้าทายมากขึ้น ด้วยการเพิ่มความยาวและความหลากหลายของวิดีโอที่ถูกอัปโหลดทุกวินาที .ในบทความนี้เราได้วิเคราะห์ปัญหาของการสกัดเนื้อหาข้อมูลและสร้างบทเรียนบนพื้นฐานที่ kmeansและขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มโครงกระดูกได้ถูกศึกษาและร่วมนำเสนอที่เหมาะสมและเวลาที่มีประสิทธิภาพขั้นตอนวิธีสำหรับการเติบโตใหญ่วิดีโอของข้อมูลการวิเคราะห์และการจัดเก็บในอนาคตเราตั้งใจในการทำงานกับวิดีโอ กู้คืนจากเมฆชุดและมากขึ้นแน่นอนสำหรับแยกวิดีโอข้อมูลสำหรับทั้งธุรกิจและตรรกะการคำนวณวิดีโอสืบค้นและวิเคราะห์ระบบสารสนเทศธุรกิจและการป้องกันภาคเพิ่งถ่ายเป็นเข็มไฟฟ้า พื้นที่โฟกัสในการสังเกตพฤติกรรมของมนุษย์ พฤติกรรม การกระทำ และปฏิกิริยาที่เกี่ยวข้องมาต่อเดียวจากผู้คนที่มุ่งเน้นการตลาดและการขาย สำหรับภาคกลาโหมการเฝ้าระวังหลายและวิดีโออื่น ๆที่สามารถวิเคราะห์สร้างวิธีที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นสำหรับการวางแผนสงคราม และการอบรมความปลอดภัย