人脸识别系统包括哪些 大数据技术包含什么？

人脸识别系统包括哪些 大数据技术包含什么?

人脸识别系统主要包括人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别四个组成部分。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别的优势是采集的非强制性以及不需要和设备直接接触。

人脸识别的流程主要包括图像处理、人脸检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及人脸图像匹配与识别等五个步骤。相对于指纹识别。

大数据技术包含什么?

1、大数据收集

数据的收集就是从数据源中把数据采集和存储到数据存储上。而数据源主要包括Flume NG、NDC，Netease Data Canal、Logstash2、Sqoop、Strom集群结构、Zookeeper等。

2、大数据的存储

采集到大量复杂信息后，就需要有一个存储的数据库。大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，主要包括有Hadoop、HBase、Phoenix、Yarn、Mesos、Redis、Atlas、Kudu等，不同的存储数据库可适用于不同类型的数据。

3、大数据的清洗

随着业务数据量的增多，需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂，这个时候就需要任务调度系统，比如oozie或者azkaban，对关键任务进行调度和监控。

4、大数据的查询分析

如何将这些庞大复杂的数据整合成我们所需要的信息呢?这就涉及到了数据的分析处理，主要会用到这些程序，如Hive、Impala、Spark、Nutch、Solr、Elasticsearch等。

5、大数据的可视化分析

何为可视化分析，就是指借助图形的方式，清楚并高效率的传送信息的分析手段。主要应用于庞大的数据关联分析，就是借助分析平台，对那些相对分散看似没用的信息进行关联分析，并得出完整的分析图表并用于指导决策服务的过程。主流的BI平台有如国外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和新兴的网易有数等。

6、大数据挖掘

其实有关数据挖掘的算法非常多，而且不一样的算法适用于不同的数据类型，那么得出的数据特点也会不一样。但是通常情况下，创建模型的过程是很类似的，就是一开始要分析用户提供的数据，接着开始查找，不一样的类型模式有不一样的查询方式，然后分析结果得出模型的最佳参数，并将这些参数都应用在整个数据集，即可提取详细的统计信息

7、模型预测

大数据采集到后，除了能够通过分析计算反应过去和当前的信息情况，还可以通过建立科学的数据模型，通过模型得出新的数据，预测将来会发生的事情，从而提前做出应对政策。

8、结果呈现

再好的数据分析结论如果没有一个好的呈现方式，那么也是在做无用功，利用大数据分析得出的结论可以通过不用的方式呈现.如云计算、标签云等。借助云计算，可以完成对大数据的统一管理和实时高效的分析，最大限度的挖掘数据的价值，让大数据的意义发挥到最佳效果。标签云是一些列相关联的标签以及以此相对应的权重，比较典型的标签云有30-150个左右的标签，而权重是影响使用的字体大小或其他视觉呈现效果。