一种分布式人脸识别方法及性能优化

发布时间：2019-06-25 18:49

【摘要】：传统的集中式人脸识别方法在时间效率和可扩展性等方面存在不足,已经不能满足大规模实时人脸识别的需求。针对这个技术瓶颈,本文提出了一种分布式人脸识别方法,该模型由多个代理和一个服务器组成。代理能够同时对多个视频中的行人进行检测、跟踪以及特征提取,服务器则对视频中的行人执行识别操作。针对代理处理的任务分布不均而导致处理视频时间过长、任务量过大引起的CPU利用率激增问题,设计了代理的负载均衡来进行性能优化。利用代理统计处理的视频总数及每个视频中的行人数,并将统计数据发送给服务器。服务器通过负载均衡将视频重新分配给每个代理进行人脸识别。实验结果证明,分布式人脸识别有效地提高了人脸识别方法的效率和可扩展性。对一些较为极端的实验例子,经过性能优化后,代理中最大的CPU利用率降低近40%,有效地缓解了时间延迟问题。
[Abstract]:......
【作者单位】： 天津工业大学计算机科学与软件学院;南昌大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61302127) 江西省自然科学基金重大项目(No.20161ACB20004)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2505917