基于Hadoop的人脸识别并行化方法的研究

• 作者: 夏宁 张华杰 王沈括 邬少飞
• 来源期刊: 电脑与电信
• 学科: 工学
• 关键词: Hadoop Map Reduce 人脸识别 PCA
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 15-19,22
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3322字
• 语种: 中文

摘要

针对传统的人脸识别技术具有面向小数据量、单机处理环境、实时性低等问题,提出将目前流行的大数据处理框架Hadoop与人脸识别技术相结合的处理方法.将人脸数据库存放在本地,将人脸数据库中的人脸图像的URL组成的文本文件存放至HDFS,并且作为Map Reduce的输入.经过实验对比,在较大数据量的时候,本文提出的人脸识别并行化方法的效率较单机环境下有明显提升,且集群表现出良好的稳定性和伸缩性,为人脸识别并行化提供了一种可行的方案.