provides a practicalplatform for pe

provides a practical
platform for performing face recognition on a mobile device.
However, using a mobile-cloud architecture to perform real-time
face recognition presents several challenges including resource
limitations and long network delays. In this paper, we determine
three approaches for accelerating the execution of the face
recognition application by utilizing an intermediate device called
a cloudlet. We study in detail one of these approaches, using the
cloudlet to perform pre-processing, and quantify the maximum
attainable acceleration. Our experimental results show up to a
128× improvement in response time when appropriate cloudlet
hardware is used

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีการใช้งานจริงแพลตฟอร์มสำหรับการจดจำใบหน้าบนอุปกรณ์เคลื่อนที่อย่างไรก็ตาม ใช้สถาปัตยกรรมเมฆมือถือแบบการแบบเรียลไทม์จดจำใบหน้าท้าทายต่าง ๆ รวมทั้งทรัพยากรข้อจำกัดและความล่าช้าของเครือข่ายที่ยาว ในกระดาษนี้ ที่เรากำหนดสามวิธีสำหรับการเร่งการดำเนินการของใบหน้าการประยุกต์ โดยใช้อุปกรณ์ระดับกลางเรียกว่าcloudlet เราศึกษาในรายละเอียดหนึ่งเหล่านี้ approaches โดยใช้การcloudlet เพื่อทำการประมวลผลก่อน และกำหนดปริมาณสูงสุดเร่งความสำเร็จได้ ผลการทดลองของเราแสดงถึงการปรับปรุง× 128 ในการตอบสนองเมื่อเหมาะ cloudletใช้ฮาร์ดแวร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ให้ปฏิบัติ
แพลตฟอร์มสำหรับการดำเนินการจดจำใบหน้าบนโทรศัพท์มือถือ.
อย่างไรก็ตามการใช้สถาปัตยกรรมมือถือระบบคลาวด์ที่จะดำเนินการในเวลาจริง
การจดจำใบหน้ามีความท้าทายหลายอย่างรวมทั้งทรัพยากร
ข้อ จำกัด และความล่าช้าของเครือข่ายยาว ในบทความนี้เราจะพิจารณา
สามวิธีสำหรับการเร่งดำเนินการของใบหน้า
รับรู้การประยุกต์โดยใช้อุปกรณ์ที่เป็นสื่อกลางที่เรียกว่า
cloudlet เราศึกษาในรายละเอียดเป็นหนึ่งในวิธีการเหล่านี้โดยใช้
cloudlet ที่จะดำเนินการก่อนการประมวลผลและปริมาณสูงสุด
เร่งความเร็วสำเร็จ ผลการทดลองของเราแสดงได้ถึง
128 ×ปรับปรุงในเวลาตอบสนองเมื่อ cloudlet เหมาะสม
ฮาร์ดแวร์ถูกนำมาใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ให้ปฏิบัติแพลตฟอร์มสำหรับการรู้จำใบหน้าบนอุปกรณ์มือถืออย่างไรก็ตาม การใช้สถาปัตยกรรมเมฆเคลื่อนที่ดำเนินการแบบเรียลไทม์ใบหน้าแสดงความท้าทายต่าง ๆ รวมทั้งทรัพยากรข้อจำกัดและความล่าช้าของเครือข่ายนาน ในกระดาษนี้เรากำหนดสามวิธีเพื่อเร่งการทำงานของใบหน้าการยอมรับโปรแกรม โดยใช้อุปกรณ์ที่เรียกว่าแบบเป็น cloudlet . เราศึกษาในรายละเอียดของการใช้วิธีการเหล่านี้cloudlet แสดงการประมวลผลและปริมาณสูงสุดความสําเร็จ ผลของเราแสดงถึงปรับปรุงเมื่อเวลาที่เหมาะสม cloudlet 128 ×ในการตอบสนองฮาร์ดแวร์ที่ใช้