基于网格计算的人脸识别研究

论文摘要

人脸自动识别因在安全验证系统、刑侦破案和人机交互等方面的巨大应用前景,已经成为当前模式识别、人工智能和计算机视觉等研究领域的一个热点,并作为一个新的研究领域而受到世界各国政府、企业、研究机构和大学的极大重视。在过去的几十年中,各地的研究者提出了多种不同的人脸识别方法,以提高人脸识别的精确度和准确性,但到目前为止,人脸识别在实际应用中还很少成功。那是因为人脸识别还存在两大关键问题尚待解决:大量人脸图像数据的处理能力;因为光照、姿态等条件因素影响,人脸识别算法存在着相对性。即某种算法只对某类人脸库才有很好的处理效果,没有一个通用、万能的处理算法。而集中式或传统的分布式系统构架都无法从更本上解决这些问题。那么如何才能将分散的、不同的处理算法和处理能力有效的集成,建立一个通用的、协同的、智能的虚拟处理平台以充分利用和共享各种资源,提高处理速度和能力?网格的出现很好的解决了这个问题。因为网格的最终目的就是实现资源共享,包括数据资源、计算资源等,从而有效的利用闲置资源。对于人脸识别中存在的两个关键问题:前者,可以通过基于网格的分布式数据库,把大型人脸图像库划分为中、小型人脸图像库,并借鉴计算网格、数据网格以及Globus等的实际应用来解决;后者,可以基于应用共享的网格来实现,最后统一集成到一个虚拟处理平台下。作者首先分别对人脸识别技术和网格技术做了一个介绍。然后,针对大型人脸库的人脸识别存在的两大关键问题,提出了自己的解决方案,把网格技术和人脸识别相结合,并设计了一种基于网格的应用于大型人脸库的人脸识别系统,详细阐述了人脸识别网格统的体系结构,以及对系统中的各个模块进行了详细的设计和规划,为解决大型人脸库的人脸识别问题提供了一种很有前景的解决方法和思路。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 人脸识别概述
• 1.2.1 人脸检测与定位
• 1.2.2 特征提取与人脸识别
• 1.3 本文的主要内容
• 1.4 本文的组织结构
• 2 网格技术概述
• 2.1 引言
• 2.2 网格技术的产生
• 2.3 网格的思想
• 2.4 网格的概念
• 2.5 网格的特点
• 2.6 网格技术的发展现状
• 2.6.1 国外研究现状
• 2.6.2 国内研究现状
• 2.7 网格的发展趋势
• 2.8 本章小结
• 3 网格体系结构
• 3.1 引言
• 3.2 五层沙漏结构
• 3.2.1 五层结构
• 3.2.2 沙漏形状
• 3.3 开放的网格体系结构（OGSA）
• 3.3.1 基本思想
• 3.3.2 OGSA 的支撑技术
• 3.3.3 Web Service
• 3.3.4 服务接口和功能机制
• 3.4 本章小结
• 4 基于网格的人脸识别技术
• 4.1 引言
• 4.2 区域划分的思想
• 4.2.1 基于多类别的人脸识别方法
• 4.2.2 试验结果
• 4.2.3 结论
• 4.3 多算法集成
• 4.4 本章小结
• 5 基于网格的人脸识别系统设计
• 5.1 引言
• 5.2 系统体系结构
• 5.3 网格基础支撑层
• 5.3.1 分层树形结构
• 5.3.2 信息索引中心
• 5.3.3 本地资源任务管理
• 5.3.4 任务管理
• 5.3.5 数据管理
• 5.4 系统门户
• 5.5 系统总体流程
• 5.6 本章小结
• 6 网格服务开发
• 6.1 GLOBUS TOOLKIT 3 介绍
• 6.2 GT3 下载
• 6.3 GT3 安装
• 6.3.1 安装JDK
• 6.3.2 安装ant
• 6.3.3 安装GT3 core
• 6.4 人脸识别网格服务实验
• 6.4.1 服务端程序设计
• 6.4.2 客户端程序设计
• 6.4.3 实验结果
• 6.5 本章小结
• 7 结论
• 7.1 工作总结
• 7.2 进一步的工作与展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录