Cloud Based Big Data Analytics Framework for Face Recognition in Social Networks Using Machine Learning

Vinay, A.; Shekhar, Vinay S.; Rituparna, J.; Aggrawal, Tushar; Murthy, K. N. Balasubramanya; Natarajan, Shabala

doi:10.1016/j.procs.2015.04.095

Cited by 34 publications

(18 citation statements)

References 8 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Cost Reduction: Majority of available frameworks use store as such and retrieve all approach [33,34], they basically allow stockpiling all data in any of the cluster and then they apply analysis during data retrieval which is quite extravagant. Since the data is so huge it will take a lot of time during data retrieval which leads to poor response time of user"s query and also the cost of storing that unprocessed data is too large.…”

Section: Novelty Of Frameworkmentioning

confidence: 99%

An Efficient Framework for Creating Twitter Mart on a Hybrid Cloud

Khan¹,

Naqvi²,

Alam³

et al. 2017

IJITCS

View full text Add to dashboard Cite

Abstract-The contemporary era of technological quest is buzzing with two words -Big Data and Cloud Computing. Digital data is growing rapidly from Gigabytes (GBs), terabytes (TBs) to Petabytes (PBs), and thereby burgeoning data management challenges. Social networking sites like Twitter, Facebook, Google+ etc generate huge data chunks on daily basis. Among them, twitter masks as the largest source of publicly available mammoth data chunks intended for various objectives of research and development. In order to further research in this fast emerging area of managing Big Data, we propose a novel framework for doing analysis on Big Data and show its implementation by creating a "Twitter Mart" which is a compilation of subject specific tweets that address some of the challenges for industries engaged in analyzing subject specific data. In this paper, we adduce algorithms and an holistic model that aids in effective stockpiling and retrieving data in an efficient manner.

show abstract

Section: Novelty Of Frameworkmentioning

confidence: 99%

An Efficient Framework for Creating Twitter Mart on a Hybrid Cloud

Khan¹,

Naqvi²,

Alam³

et al. 2017

IJITCS

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Bunlara təhlükəsizlik, səmərəlilik və s. kimi xüsusiyyətlər aiddir. İcazəli istifadəçinin identifikasiyası üçün xüsusi olaraq təhlükəsizliyin problemlərini aradan qaldırmaq üçün, şəxslərin sifətinin tanınması (Face Recognition System, FRS) sistemindən istifadə olunur [9]. Bu tipli sistemlər də müxtəlifdir və hər birinin özünəməxsus müəyyən funksiyası vardır.…”

Section: Fotolar üZrə Biometrik Identifikasiyanın Vacib üStünlükləri unclassified

Hesablama buludlarında istifadəçilərin biometrik autentifikasiyası üsullarının analizi

Mahmudova¹

2017

İnformasiya Təhlükəsizliyinin Aktual Problemləri III Respublika Elmi-Praktiki Seminarının Materialları

View full text Add to dashboard Cite

Xülasə-Müasir dövrdə hesablama buludlarından müxtəlif sahələrdə geniş istifadə olunur. Hesablama buludlarında istifadəçilərin təhlükəsizliyinin təmin edilməsi əsas problemlərdən biridir. Bu işdə hesablama buludlarında təhlükəsizliyin təmin edilməsində biometrik autentifikasiya üsullarından biri olan insanın sifət təsvirlərinə əsasən tanınması üsulları izah edilmişdir. Bu sahədə olan problemlər araşdırılmışdır.Açar sözlər-hesablama buludları, təhlükəsizlik, autentifikasiya, tanınma, sifət təsvirləri, biometrik əlamətlər I. GİRİŞ Hesablama buludu (cloud computing) kompüter texnologiyalarının infrastrukturunun və proqram təminatının bilavasitə şəbəkə mühitində yaradılmasını və istifadə edilməsini təmin edir. Bunların köməyi ilə istifadəçinin məlumatları bulud sistemlərində saxlanılır, emal edilir və nəticələrə baxılması təmin edilir [1].Hesablama buludları yeni texnologiyadır. İstifadəçi İnternetdən istifadə edərək istənilən yerdən hesablama buludlarında yerləşdirilən öz fayllarına və ya məlumatlarına giriş əldə edə bilir. Hesablama buludlarından istifadənin öz üstünlükləri vardır, məsələn, istifadə olunma qabiliyyətinin yüksək olması, xərclərin az olması və s. Amma, digər tərəfdən bu sahədə təhlükəsizliyin təmin olunmasının bəzi problemləri mövcuddur. Bu haldan biri də icazəli istifadəçinin buluddan istifadə edən zaman tanınmasıdır, belə ki, istifadəçinin hesablama buluduna giriş əldə etməsi üçün autentifikasiyası təmin olunmalıdır [2]. Autentifikasiya -istifadəçi tərəfindən təqdim edilmiş eyniləşdirmə məlumatlarının həqiqiliyinin yoxlanması prosesidir.Hesablama buludlarında istifadəçilərin biometrik autentifikasiya üsullarından istifadə olunur. Bunlardan biri də sifətin tanınması vasitəsilə təhlükəsizliyin təmin olunmasıdır.İşdə biometrik autentifikasiya üsulu kimi istifadəçilərin sifətinə görə tanınması vasitəsilə təhlükəsizliyin təmin olunması məsələlərinə baxılmışdır. Hesablama buludlarında insanın sifət təsvirlərinə əsasən tanınması üçün mövcud metodlar analiz edilmiş və bu sahədə olan problemlər araşdırılmışdır.Şəxsin üzünün tanınması vasitəsilə təhlükəsizliyin təmin edilməsi tədqiqatçıların diqqətini cəlb etmişdi. O tədqiqatların böyük sahəsini əhatə edir. Şəxslərin üzləri vasitəsilə tanınması hüquq-mühafizə orqanlarına böyük kömək edir və onların işində uğurla tətbiq olunur. Polislərin məlumat bazasından şübhəlilərin təsvirlərinə əsasən avtomatik tapılması polisə potensial şübhəli şəxsləri tez zamanda tanımağa kömək edir. Şəxslərin üzlərinə görə tanınmasının proqram təminatında real vaxtda cavab tələb edilir və onu mobil qurğuda tətbiq edir, portativliyi (kompakt) təmin edir.Son dövrlərdə mobil hesablama buludlarından (MHB) (Mobile Cloud Computing, MCC) da geniş istifadə olunur. MHB-nin artması və şəbəkənin keçirtmə qabiliyyətinin dinamik olması mobil müştərilərin resurslara əlçatan və mühitə uyğunlaşmaq ehtiyacının meydana çıxmasına səbəb olur. Bunlar böyük məlumatlar vasitəsilə emal edilə bilir və bu işdə hesablama buludlarının imkanlarından istifadə edilir [3].MHB-də mobil qurğulardan istifadə etdikdə ç...

show abstract

“…Cloud technology facilitates high scalability, and the system guarantees high-level service for extensive users. There are many reliable mechanisms in this area, for example, Animetrics system under Cloud-based FR, BioID and Robust Face technology [12,13].…”

Section: Biometric Big Data and Cloud Technologiesmentioning

confidence: 99%