基于人脸识别的海量图片的存储和索引优化

摘要：

人脸识别是一种根据人类的面部特征来鉴别个体的技术.其中需要通过摄像机获取人脸图像,但在产生大量的小文件过程中,过去的分布式文件系统很难为其提供高性能读写和快速检索.结合FastDFS,Redis以及Mysql来优化图片的存储和索引,将同一摄像机目录下的小图片文件合并成大文件,并在其中建立内部小文件索引,然后将合成的大文件写到FastDFS中生成大文件索引,最后客户端结合小文件索引和大文件索引生成全文索引,并且利用Mysql的持久性存储特点来进行所有文件名和对应全文索引的存储以及利用Redis内存数据库来暂存近一年的文件和读取文件,同时采取提前读的机制来提前预取相邻时间的文件存放到客户端缓存来减少IO的操作.最后通过实验证明写性能平均提高了7.5％,读性能平均提高了5.0％.

关键词：人脸识别、图片小文件、FastDFS、Redis、读写性能

所属期刊栏目：29

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖北省技术创新专项重大项目2018AAA061

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：85-88