Ansiktsdetekteringsprogram används i stor utsträckning för sökning, taggning och klassificering av personer i mycket stora bilddatabaser. Denna typ av applikationer kräver behandling av relativt små och stora bilder. Å andra sidan är Hadoop Distributed File System (HDFS) ursprungligen utformad för att lagra och bearbeta stora filer. Ett stort antal små bilder orsakar avmattning i HDFS genom att öka den totala initieringstiden för jobb, schemaläggning overhead av uppgifter och minnesanvändning av filsystemhanteraren (Namenode). Studien i detta dokument presenterar två metoder för att förbättra små bildfil bearbetning prestanda HDFS. Dessa är (1) konvertera bilderna till en enda stor fil genom sammanslagning och (2) kombinera många bilder för en enda uppgift utan sammanslagning. Vi introducerar också nya Hadoop filformat och inspelningsmetoder (för att läsa bildinnehåll) för att utveckla dessa tekniker.
Case Study Face Detection I det arbete som presenteras i papper REF presenterar två metoder för behandling av stor skala av bilder med Hadoop Distributed File System.
Hadoop Optimization for Massive Image Processing: Case Study Face Detection
{'venue': 'Int. J. Comput. Commun. Control', 'journal': 'Int. J. Comput. Commun. Control', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}