我正在设计一个用hadoop进行视频处理的原型来做人脸识别。我想到了两种方法。
方法1：
我想分两步做：
接收帧的贴图，如果找到一个面，它将被存储以供下一步使用。
从步骤1接收帧（所有帧至少包含一个人脸）并进行人脸识别的Map。
步骤1只运行一次，而步骤2每次运行时，我想识别一个新的面孔。
方法2：
我想到的另一种方法是每次都对所有数据进行人脸识别
第一种方法节省了时间，因为我不必每次都要处理无脸的帧来进行人脸识别，它还占用了更多的磁盘空间（可能会占用很多空间）。
我不知道什么更好。把预先计算好的帧永远留在那里是件坏事吗？