1、人臉自動(dòng)識(shí)別因在安全驗(yàn)證系統(tǒng)、刑偵破案和人機(jī)交互等方面的巨大應(yīng)用前景,已經(jīng)成為當(dāng)前模式識(shí)別、人工智能和計(jì)算機(jī)視覺等研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn),并作為一個(gè)新的研究領(lǐng)域而受到世界各國(guó)政府、企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)的極大重視。在過去的幾十年中,各地的研究者提出了多種不同的人臉識(shí)別方法,以提高人臉識(shí)別的識(shí)別精度,但到目前為止,人臉識(shí)別在實(shí)際應(yīng)用中還很少成功。那是因?yàn)閷?duì)于大型人臉庫,人臉識(shí)別還存在兩大關(guān)鍵問題尚待解決:大量人臉圖像數(shù)據(jù)的處理能力;因?yàn)楣庹?、?/p>

2、態(tài)等條件因素影響,人臉識(shí)別算法存在著相對(duì)性。即某種算法只對(duì)某類人臉庫才有很好的處理效果,沒有一個(gè)通用、萬能的處理算法。而集中式或傳統(tǒng)的分布式系統(tǒng)構(gòu)架都無法從根本上解決這些問題。那么如何才能將分散的、不同的處理算法和處理能力有效的集成,建立一個(gè)通用的、協(xié)同的、智能的虛擬處理平臺(tái)以充分利用和共享各種資源,提高處理速度和能力?網(wǎng)格的出現(xiàn)很好的解決了這個(gè)問題。因?yàn)榫W(wǎng)格的最終目的就是實(shí)現(xiàn)資源共享,包括數(shù)據(jù)資源、計(jì)算資源等,從而有效的利用閑置資源。

3、對(duì)于人臉識(shí)別中存在的兩個(gè)關(guān)鍵問題:前者,可以通過基于網(wǎng)格的分布式數(shù)據(jù)庫,把大型人臉圖像庫劃分為中、小型人臉圖像庫,并借鑒計(jì)算網(wǎng)格、數(shù)據(jù)網(wǎng)格以及Globus等的實(shí)際應(yīng)用來解決;后者,可以基于應(yīng)用共享的網(wǎng)格來實(shí)現(xiàn),最后統(tǒng)一集成到一個(gè)虛擬處理平臺(tái)下。作者首先分別對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)和網(wǎng)格技術(shù)做了一個(gè)介紹;然后,針對(duì)大型人臉庫,人臉識(shí)別所存在的兩大關(guān)鍵問題,提出了自己的解決方案,把網(wǎng)格技術(shù)和人臉識(shí)別相結(jié)合;并設(shè)計(jì)了一種基于網(wǎng)格的應(yīng)用于大型人臉庫的人臉