Resumen

Con el desarrollo de tecnologías como la tecnología multimedia y la tecnología de la información, se genera una gran cantidad de datos de video todos los días. Sin embargo, almacenar y transmitir grandes datos de video requiere una gran cantidad de espacio de almacenamiento y ancho de banda de red debido a su gran escala. Por lo tanto, el método de compresión de grandes datos de video se ha convertido en un tema de investigación desafiante en la actualidad. Es difícil mejorar efectivamente el rendimiento del método de compresión de secuencias de video basado en contenido existente. Por lo tanto, en este documento, presentamos un método de compresión paralela basado en fractales sin contenido para grandes datos de video. En primer lugar, para reducir la complejidad computacional, una secuencia de video se divide en varios fragmentos según la similitud espacial y temporal. En segundo lugar, los bloques de dominio y rango se clasifican según la característica de similitud de color para reducir la complejidad computacional en cada fragmento de video. Mientras tanto, se implementa un método de compresión fractal en un ent

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Tecnologías; Datos de video; Método de compresión; Basado en fractales; Compresión paralela; Complejidad computacional
• Keywords:Technologies; Video data; Compression method; Fractal-based; Parallel compression; Computational complexity