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基于Hadoop的人脸图像识别并行处理方法研究与实现

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 论文的研究背景和意义第12页
        1.1.1 研究背景第12页
        1.1.2 研究意义第12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 人脸识别研究现状第12-14页
        1.2.2 云计算研究概况第14-15页
        1.2.3 Hadoop图像处理研究现状第15页
    1.3 本文研究内容与组织结构第15-18页
        1.3.1 研究内容第15-16页
        1.3.2 组织结构第16-18页
第2章 预备知识第18-28页
    2.1 Hadoop技术第18-21页
        2.1.1 Hadoop技术概述第18页
        2.1.2 HDFS架构第18-20页
        2.1.3 MapReduce框架第20-21页
    2.2 人脸识别技术第21-25页
        2.2.1 人脸识别流程第21页
        2.2.2 特征提取技术第21-23页
        2.2.3 特征识别技术第23页
        2.2.4 常用人脸数据库第23-25页
    2.3 相关技术与问题描述第25-27页
        2.3.1 Hadoop中视觉库的调用第25-26页
        2.3.2 Hadoop的小文件处理问题第26页
        2.3.3 图像数据格式问题第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 传统人脸识别与特征选择第28-37页
    3.1 引言第28-29页
    3.2 人脸特征介绍第29-31页
        3.2.1 HOG特征第29-30页
        3.2.2 GABOR特征第30-31页
        3.2.3 LDP特征第31页
    3.3 比对方法选取第31-32页
    3.4 对比实验与结果分析第32-36页
        3.4.1 实验平台介绍及搭建第32-34页
        3.4.2 FERET人脸库实验第34-35页
        3.4.3 ORL人脸库实验第35页
        3.4.4 Yale人脸库实验第35页
        3.4.5 AR人脸库实验第35-36页
        3.4.6 实验结果分析第36页
    3.5 本章小结第36-37页
第4章 基于Hadoop的人脸数据并行处理第37-51页
    4.1 引言第37页
    4.2 组合分片方法简介第37-38页
    4.3 人脸数据并行处理方案第38-40页
        4.3.1 组合分片接口实现第38-39页
        4.3.2 Hadoop主程序设计第39-40页
    4.4 实验对比与结果分析第40-50页
        4.4.1 测试集第41页
        4.4.2 实验环境第41-42页
        4.4.3 Hadoop平台搭建第42-45页
        4.4.4 实验结果分析第45-50页
    4.5 本章小结第50-51页
第5章 人脸数据并行处理优化第51-62页
    5.1 引言第51页
    5.2 SequenceFile简介第51-52页
    5.3 并行处理优化方案第52-55页
        5.3.1 结合组合分片技术的SequenceFile文件生成第52-54页
        5.3.2 SequenceFile文件读取第54-55页
    5.4 实验对比与结果分析第55-60页
        5.4.1 实验平台说明第55-56页
        5.4.2 生成SequenceFile实验第56-57页
        5.4.3 读取SequenceFile实验第57-60页
        5.4.4 实验结果分析第60页
    5.5 本章小结第60-62页
第6章 基于Hadoop的人脸识别并行化实现第62-72页
    6.1 并行人脸识别实现第62-66页
        6.1.1 特征提取JOB设计第62-64页
        6.1.2 特征识别JOB设计第64-66页
    6.2 实验对比与结果分析第66-71页
        6.2.1 特征提取过程实验第66-69页
        6.2.2 特征识别过程实验第69-71页
    6.3 本章小结第71-72页
结论第72-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-79页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第79页

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