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J-GLOBAL ID：201702276961792308   整理番号：17A1674215

分散顔認識と性能最適化のための新しい方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

A distributed face recognition method and performance optimization

著者 (4件)： Min Weidong (天津工業大学計算机科学与軟件学院,天津300387;南昌大学信息工程学院,江西南昌330031) ,  Shi Jie (天津工業大学計算机科学与軟件学院,天津,300387) ,  Han Qing (南昌大学信息工程学院,江西南昌,330031) ,  Wang Wei (天津工業大学計算机科学与軟件学院,天津,300387)
資料名： Guangxue Jingmi Gongcheng  (Guangxue Jingmi Gongcheng)
巻： 25  号： 3  ページ： 779-785  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2090A  ISSN： 1004-924X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の集中型顔認識法は時間効率と拡張性などの面で欠点があり、大規模なリアルタイム顔認識の需要を満たすことができない。この技術の隘路に対して、本論文では、複数の代理と1つのサーバからなる分散顔認識方法を提案した。エージェントは同時に複数のビデオ中の歩行者に対して検出、追跡及び特徴抽出を行うことができ、サーバーはビデオ中の歩行者に対して識別操作を行う。エージェント処理のタスク分布が不均一であるため、処理時間が長すぎ、タスクの量が大きすぎることによるCPU利用率の激増問題を招き、エージェントの負荷バランスを設計し、性能最適化を行った。統計的データを,エージェントの統計処理によるビデオの総数と各ビデオにおける歩行者の数によってサーバに送った。サーバは,負荷バランスにより,各エージェントに対してビデオを再分配し,顔認識を行った。実験結果は,分散顔認識が顔認識の効率性と拡張性を効果的に改善することを示した。いくつかの極端な実験例に対して、性能の最適化を経た後、エージェントの中で最大のCPU利用率は40%近く低下し、有効に時間遅延問題を緩和した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 加工時間 ,  録画装置 ,  特徴抽出 ,  負荷分散 ,  エージェント ,  統計データ ,  再分布 ,  歩行者 ,  *最適化
準シソーラス用語： 時間遅れ ,  統計処理 ,  利用率 ,  実時間 ,  *性能最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： face recognition ,  distributed ,  agent ,  load balance ,  performance optimization

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 顔認識 ,  性能最適化 ,  提案