基于Hadoop的監(jiān)控視頻人臉識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大,交通網(wǎng)絡(luò)的日益發(fā)達(dá),城市中的流動(dòng)人口數(shù)量迅速增大,群體性事件、暴力事件等犯罪事件也日益增多。基于計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)傳輸以及圖像處理等技術(shù)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于城市安防監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)中。一些視頻處理技術(shù),如人臉識(shí)別、車牌識(shí)別等的使用,使視頻監(jiān)控逐漸走向自動(dòng)化、智能化,擺脫了傳統(tǒng)視頻監(jiān)控中僅憑人肉眼觀察不可靠的缺陷。
　　針對(duì)目前監(jiān)控視頻人臉識(shí)別系統(tǒng)存在兩大問(wèn)題:①當(dāng)人臉數(shù)據(jù)庫(kù)存在大量人臉數(shù)據(jù)時(shí),人臉識(shí)別速度會(huì)非

2、常慢;②隨著監(jiān)控視頻資源庫(kù)中視頻數(shù)據(jù)的增多,在視頻中檢索目標(biāo)人物的速度會(huì)越來(lái)越慢。本文提出了一個(gè)基于云計(jì)算和搜索引擎技術(shù)的解決方案。通過(guò)研究人臉識(shí)別算法、Lucene原理、FFmpeg、Hadoop和Hbase等開源技術(shù),最終實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于Hadoop的監(jiān)控視頻人臉識(shí)別系統(tǒng)。主要完成了以下工作:
　?、俜治隽藝?guó)內(nèi)外在人臉識(shí)別方面的研究歷史和現(xiàn)狀,了解了人臉識(shí)別在視頻監(jiān)控的應(yīng)用及產(chǎn)品研發(fā)狀況。為本課題的探索和系統(tǒng)開發(fā)提供了理論和實(shí)踐

3、指導(dǎo)。
　?、谏钊胙芯苛嘶贏daBoost的人臉檢測(cè)算法,以及用于提取人臉圖像特征PCA算法。
　?、垩芯苛薒ucene引擎機(jī)制。通過(guò)對(duì)Lucene索引和搜索機(jī)制的研究,弄清楚了在Lucene中如何建立和部署圖像人臉特征信息索引,如何將人臉的匹配和識(shí)別與搜索引擎的查詢結(jié)合起來(lái),以及通過(guò)構(gòu)建自定義的圖像查詢來(lái)達(dá)到人臉識(shí)別的目的。
　?、艽罱嗽朴?jì)算基礎(chǔ)平臺(tái)并擴(kuò)展了Hadoop框架。Hadoop的設(shè)計(jì)初衷在于處理海量的結(jié)