| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第10-12页 |
| 2 Hadoop与人脸识别简述 | 第12-24页 |
| 2.1 Hadoop相关技术 | 第12-16页 |
| 2.1.1 Hadoop概述 | 第12-13页 |
| 2.1.2 HDFS文件系统 | 第13-15页 |
| 2.1.3 MapReduce计算模型 | 第15-16页 |
| 2.2 人脸识别相关知识 | 第16-18页 |
| 2.2.1 人脸识别基本流程 | 第16-17页 |
| 2.2.2 特征介绍 | 第17-18页 |
| 2.2.3 特征识别 | 第18页 |
| 2.3 Hadoop图像处理 | 第18-19页 |
| 2.3.1 JavaCV | 第18页 |
| 2.3.2 图像数据格式 | 第18-19页 |
| 2.3.3 Hadoop小文件 | 第19页 |
| 2.4 PCA实现原理 | 第19-23页 |
| 2.4.1 K-L变换 | 第19-21页 |
| 2.4.2 最近邻分类 | 第21-22页 |
| 2.4.3 基于SVD的PCA实现 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于Hadoop人脸检测和识别 | 第24-36页 |
| 3.1 系统总体概述 | 第24页 |
| 3.2 人脸图像预处理 | 第24-25页 |
| 3.3 序列化和反序列化 | 第25-26页 |
| 3.4 基于Hadoop的人脸检测 | 第26-32页 |
| 3.4.1 OpenCV人脸检测原理 | 第26-28页 |
| 3.4.2 组合分片 | 第28-30页 |
| 3.4.3 人脸检测并行流程 | 第30页 |
| 3.4.4 人脸检测并行MapReduce程序设计 | 第30-32页 |
| 3.5 基于PCA的Hadoop人脸识别 | 第32-34页 |
| 3.5.1 SequenceFile文件简介 | 第32-33页 |
| 3.5.2 人脸识别MapReduce主程序 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 4 系统测试 | 第36-46页 |
| 4.1 实验平台搭建 | 第36-40页 |
| 4.1.1 实验平台配置 | 第36-37页 |
| 4.1.2 JDK安装 | 第37页 |
| 4.1.3 Hadoop安装 | 第37-40页 |
| 4.2 实验 | 第40-45页 |
| 4.2.1 人脸检测实验 | 第41-42页 |
| 4.2.2 人脸识别实验 | 第42页 |
| 4.2.3 Web应用 | 第42-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 总结与展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |