【摘 要】
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随着互联网的发展与智能电子产品的普及,可利用的数据量显著增长,使得大数据处理技术应运而生并快速发展。目前大数据处理的方式分为两大类,一类是流式的实时处理,另一类是批量式的离线处理。基于图像的人脸识别是大数据处理的一种典型应用,并且关于高识别准确度算法的研究已经成系统发展,但是大容量人脸图像数据下的实时人脸识别及检索技术却刚起步,亟待研究和解决。论文针对一个特定的大容量人脸图像实时识别及检索的需求,
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随着互联网的发展与智能电子产品的普及,可利用的数据量显著增长,使得大数据处理技术应运而生并快速发展。目前大数据处理的方式分为两大类,一类是流式的实时处理,另一类是批量式的离线处理。基于图像的人脸识别是大数据处理的一种典型应用,并且关于高识别准确度算法的研究已经成系统发展,但是大容量人脸图像数据下的实时人脸识别及检索技术却刚起步,亟待研究和解决。论文针对一个特定的大容量人脸图像实时识别及检索的需求,研究其大数据实时处理所面对的技术难点,设计并实现了一个自主、可控、高效、并发的系统平台,为大数据实时处理类工作提供了应用实例,具备参考价值。论文主要完成工作:1)测试分析大容量实时人脸检索系统的运行工作量、数据存储量及检索实时性方面的需求,确定分布式处理方案,分析测试并最终选择大数据流式实时处理平台Storm。2)设计分布式行键动态存储方案。分析单台年千万级别人脸抓拍图像数据与单表千万级别非结构化人物信息数据的特点,为提升检索效率、保证完整性,对大容量数据分布式存储框架进行比对分析,并基于HBase设计了针对性的分布式行键动态存储方案。3)设计了专业及平台松耦合的计算接口。为了把大数据专业计算及人脸识别算法更灵活地嵌入分布式平台,设计了专业及平台松耦合的计算接口,定义了JNI接口规范,并设计实现分布式并发动态调度机制,达到专业、动态、可替换的目的。4)设计并实现了一个大容量实时人脸检索系统。把人脸识别算法嵌入分布式平台,设计实现了人脸抓拍、照片抓取、人脸检测、特征提取、人脸检索的完整流程功能。系统在单进程5万张照片数据量下进行了加速比测试,最大加速比可达21.05。系统在50万张照片实际数据量下试运行,测得人脸检索平均耗时1.77秒,验证了系统的可行性与实时性。
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