[发明专利]一种基于Hadoop云计算框架的海量人脸识别搜索引擎设计方法有效

专利信息
申请号: 201310166729.1 申请日: 2013-05-08
公开(公告)号: CN103235825A 公开(公告)日: 2013-08-07
发明(设计)人: 杨利平;李力;龚卫国;李伟红;李正浩;王立 申请(专利权)人: 重庆大学
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30;G06K9/00
代理公司: 重庆华科专利事务所 50123 代理人: 康海燕
地址: 400030 *** 国省代码: 重庆;85
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摘要: 一种基于Hadoop云计算框架的海量人脸识别搜索引擎设计方法,属于云计算和模式识别领域。以Hadoop云计算框架为基础,由内层、中间层和外层三层构成。内层用于存放海量的人脸图像及身份信息与提供分布式计算资源,中间层用于搜索引擎的索引表的建立与维护,外层用于接收任务与分配任务。为了在保证精度的同时提高人脸图像在数据库中的搜索速度,本方法采用在中间层使用K均值聚类算法建立人脸特征向量聚类索引表与聚类名单表相结合的方法。本方法可以使用廉价的普通服务器组构建海量人脸识别搜索引擎,并且采用经过大量实践证明的Hadoop云计算框架为基础实现,具有良好的稳定性,方法简单,易于实施。
搜索关键词: 一种 基于 hadoop 计算 框架 海量 识别 搜索引擎 设计 方法
【主权项】:
一种基于Hadoop的海量人脸识别搜索引擎的人脸特征向量数据索引表的建立方法,其特征在于:所述方法以包含内层、中间层和外层的三层结构的云计算框架为基础,其中,内层由分布式的人脸身份信息数据表构成,用于存放海量的人脸图像、人脸特征向量以及对应的身份信息;中间层由人脸特征向量聚类索引表与聚类名单表构成,用于信息索引表的建立与维护;外层用于接收任务、人脸特征向量计算与任务分配;所述方法将利用人脸特征提取方法计算得到的海量人脸图像的人脸特征向量储存在非结构化的HBase数据库中,得到人脸身份信息数据表,利用K均值聚类算法对该表中人脸特征向量的每一维特征分别进行聚类分析后建立信息索引表,包括人脸特征向量聚类索引表和若干张聚类名单表。
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