【摘 要】
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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,
【机 构】
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智能机器人湖北省重点实验室（武汉工程大学）,武汉工程大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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2017年武汉工程大学教学改革研究项目，项目名称：软件工程专业服务外包产业人才培养模式的研究和实践，项目编号：X2017028
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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MapReduce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。
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