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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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Distributed Video Decoding on Hadoop Hadoop의 분산 비디오 디코딩

Illo YOON, Saehanseul YI, Chanyoung OH, Hyeonjin JUNG, Youngmin YI

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요약 :

비디오 분석은 첫 번째 단계로 비디오 디코딩이 필요할 뿐만 아니라 일반적으로 디코딩된 프레임에 복잡한 컴퓨터 비전 및 기계 학습 알고리즘을 적용하기 때문에 시간이 많이 걸립니다. 프레임 크기가 증가함에 따라 비디오 분석의 효율성을 높이기 위해 Hadoop을 이용한 분산 비디오 처리에 대한 많은 연구가 수행되었습니다. 그러나 대부분의 접근 방식은 여러 노드에서 여러 비디오 파일을 처리하는 데 중점을 두었습니다. 이러한 접근 방식을 사용하려면 속도를 높이려면 여러 개의 비디오 파일이 필요하며, 비디오 파일 자체가 순차적으로 처리되기 때문에 비디오 파일의 크기가 상당히 길면 로드 불균형이 쉽게 발생할 수 있습니다. 대조적으로 우리는 확장된 FFmpeg와 VideoRecordReader를 사용하여 하나의 대용량 비디오 파일을 Hadoop의 여러 노드에서 병렬로 처리할 수 있는 분산 비디오 디코딩 방법을 제안합니다. 실험 결과, 얼굴 검출과 SURF 시스템의 사례 연구는 각 노드에 40.6개의 매퍼가 있는 29.1노드 클러스터에서 각각 12배와 XNUMX배의 속도 향상을 달성하여 좋은 확장성을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E101-D No.12 pp.2933-2941
발행일
2018/12/01
공개일
2018/09/18
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018PAP0014
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Parallel and Distributed Computing and Networking)
범주
클러스터 컴퓨팅

작성자

Illo YOON
  University of Seoul
Saehanseul YI
  University of Seoul
Chanyoung OH
  University of Seoul
Hyeonjin JUNG
  University of Seoul
Youngmin YI
  University of Seoul

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