一种分布式人脸识别方法及性能优化

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.

关键词：人脸识别、分布式、代理、负载均衡、性能优化

所属期刊栏目：25

分类号：TP394.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61302127;江西省自然科学基金重大项目20161ACB20004

在线出版日期：2017-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：779-785