使用 Apache Spark 进行犯罪调查的潜在指纹识别-研究论文
如今，大量不同格式的异构数据可用于各种应用程序。 其中一个领域是犯罪调查。 在法医调查中，通常需要识别潜在指纹。 这种调查需要有效的计算方法。 随着现有存储技术的技术进步和局限性，需要有效的工具和技术来对庞大的数据集执行大数据分析和计算。 尽管大数据对法医专家来说是一个挑战，但它可以帮助他们检测犯罪模式，这是解决问题和了解现有情况的重要线索。 在本文中，我们使用 Apache Spark 分析了数据集中存在的潜在指纹图像。 这些实验有助于了解如何使用 SparkML 管道读取、处理和分析巨大的图像数据集。 此外，建议在现有框架上使用 Spark 中的深度学习改进识别和特征提取架构，以解决这一重要的研究问题。
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