基于子段分割的人脸识别方法

• 作 者: 王小伟
• 机 构: 郑州大学体育学院现代教育技术中心
• 出 处: 计算机工程与设计
• 发表日期: 2019年10期
• 关键词: 计算机视觉 人脸识别 子段分割 负载均衡 蝙蝠算法 computer visionface recognitionsubsegment segmentation
• 基金项目: 河南省高等学校重点科研项目计划基金项目(19A520040),郑州大学体育学院青年骨干教师基金项目(QNGGJS201804).

针对视频序列中人脸识别效率低、扩展性差的缺陷,提出一种基于子段分割的人脸识别方法。以任务需求为牵引,将识别系统划分为前端处理子段和功能实现子段。前端处理子段实现目标行人的检测、跟踪以及特征提取;功能实现子段主要实现特征匹配及人脸识别任务。采用蝙蝠优化算法对前端处理单元进行负载均衡优化,平衡各子单元的处理时间和视频任务分配,优化CPU的利用率,降低硬件系统成本。实验结果表明,所提方法在保证人脸识别精度的同时,提升了系统的识别效率,增强了系统的扩展性能,CPU占用率改善了49.5%。