【摘 要】
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随着智慧城市的建设,人脸识别技术被应用在越来越多的场景中,其中对于怎样在海量的图片中进行人脸图片存储和快速检索更是重要的研究课题。目前分布式文件系统在存储系统中应
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随着智慧城市的建设,人脸识别技术被应用在越来越多的场景中,其中对于怎样在海量的图片中进行人脸图片存储和快速检索更是重要的研究课题。目前分布式文件系统在存储系统中应用比较广泛,且多以HDFS、GFS等分布式文件系统为主,但是它们主要应用在大文件方面。对于图片的相似检索主要是基于内容的检索,而且是通过提取图片之间的特征向量进行距离计算从而衡量图片之间的相似度,但人脸图片的特征向量不仅复杂还多维,因而面对人脸图片这种复杂多维的特征向量如何设计高效的索引是重要的技术问题。本文首先深入剖析当今主流的分布式文件系统针对图片小文件存储技术的性能瓶颈以及分析非对称距离计算倒排索引机制(IVFADC)的原理后,提出针对性的解决方案。论文研究的内容有以下两点:1.本文分析当今主流的分布式文件系统的优缺点后采用FastDFS分布式文件存储系统作为海量人脸图片的存储,并设计图片的存储文件方案解决人脸图片小文件的大容量存储的问题,不仅有效地提升了海量人脸图片的存储速度,甚至设计的存储文件还充分的利用了FastDFS的存储空间。2.IVFADC是一个很好的将积量化,非对称距离计算和倒排索引融合在一起处理高维度的索引机制,但该算法采取的将人脸特征向量进行量化后分配到唯一的倒排链表的方案会忽略一些边界向量,因而不能得到较高的查全率。本文通过改进IVFADC索引机制得到Z-IVFADC索引机制,将IVFADC对特征向量进行全局量化的过程中采用的“一对一”的分配方式改进成“一对多”的分配方式,即通过将一个特征向量只能分配到一个聚类的方式变成一个特征向量可以按照设定的距离范围进行多个聚类的分配,实验表明Z-IVFADC算法使得海量人脸图片的查全率和检索时间得到了改善。
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