人脸识别11-人脸搜索(系统)

本文详细介绍了分布式人脸搜索平台的设计原理,包括系统如何通过分库和消费分区策略突破单机检索上限,实现大规模人脸库的高效检索。文章强调了分布式设计在处理超大规模人脸数据集时的重要性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

系统框架

        人脸搜索平台一般都是设计为分布式的,因为单机引擎始终都有人脸数上限,目前大多数引擎单机都只能检索5亿级别以内的人脸,如果需要处理10亿、20亿甚至更多就需要进行分布式设计了。

分库原则

        单机处理能力有上限(如单机只能处理5000W人脸的检索),人脸库单库非常大时(比如需要进行1.5亿人脸检索),单机必然无法处理,所以系统将待检索的人脸库抽象为逻辑库,逻辑库中人脸分散保存在不同机器上,通过一定策略进行管理,这样可以实现人脸库人脸容量无上限。

消费分区

        消费分区的目的主要是提高并发和集群容错,每个消费分区中部署多个相同的引擎(相同的意思是数据完全一致,相互之间互为备份)。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值