人脸识别系统数据库的设计

Question

首先，我希望我在正确的堆栈交换。

所以我试图建立一个面部识别系统，比如识别一张脸的系统，并将它与已知人脸的数据库进行比较。对于第一部分，有大量的资源可用，这不是问题。

我的问题是设计数据库。你怎样才能提高效率？假设您必须根据每一张已知的面孔，甚至可能是同一张脸的多个变体(从不同的角度考虑两个版本)来检查识别的脸，那么除了明显的并行化之外，如何确保它仍然是高效的，并且每次运行不需要花费一个小时？

如何设计这样的数据库？

Answer 1

这类问题很难回答，因为它很大程度上取决于所使用的人脸识别算法。而且，没有多少人有设计这种数据库的经验。另一个原因是，这类数据库的算法将被严密保护的秘密，谁开发它，并正在利用它赚钱。

但是总的想法是使用某种形式的索引。可能是等级关系。通过这种方式，您可以使用快速和高效的比较来将结果从多到少。然后使用更精确，但速度更慢的算法来比较这几个查询。在此过程中很可能使用多种算法。

良好的开端将是研究地理空间和时态数据库如何对其数据进行索引。特别是空间数据，正如我可以想象的那样，面部数据类似于值的向量，因此可以使用允许存储和索引N维数据的数据库。