[发明专利]一种基于深度学习和Spark的人脸并行识别方法

权利要求书

1.一种基于深度学习和Spark的人脸并行识别方法，其特征是利用Spark系统的并行化，将人脸识别中神经网络模型的训练过程以及人脸的识别过程通过并行化来节省时间开销，提高工作效率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是利用Spark集群进行分类器模型的并行训练，创建RDD对象，使用Transformation的方式，创建新的RDD对象，最后使用Action，启动并行计算，得到相应的参数，将参数带入模型，实现并行训练。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征是利用Spark集群进行人脸的并行识别，对视频处理，得到人脸图像，提取图像中人脸特征，得到特征之后，将包含特征的向量T[t1,t2，t3，…,t4,tn]分发到Spark集群中每一个节点，将得到的结果进行比较，找出与待识别人脸拟合程度最好的一个结果，实现并行识别。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征是基于深度学习的框架，可以使用Caffe、Torch开源框架得到训练的参数，最后带入模型，作为分类器模型的最后结果,然后再结合输入的待识别人脸的特征识别出人脸。