分布式视频检索系统是一种能够处理大规模视频数据集的检索技术，它允许用户基于视频内容中的关键信息，例如关键人物的出现，来定位和获取视频资源。在大数据和物联网技术飞速发展的今天，视频监控系统等应用产生了大量的视频数据，传统单机式视频检索系统已无法满足日益增长的数据处理需求，因此分布式视频检索系统的设计与实现显得尤为重要。
本分布式视频检索系统的核心是Hadoop分布式计算平台，这是一个开源的、可扩展的、容错的分布式存储与计算框架，适合于海量数据集的处理。系统设计中考虑了三大关键问题：基于人脸检测的视频帧提取、基于人脸匹配的视频帧筛选和基于PCA的相关视频检索。
人脸检测技术用于从视频中提取出关键帧，这些关键帧包含了视频中的关键人物。常用的人脸检测算法是Viola&Jones算法，它通过计算图片的Haar特征并应用Adaboost算法来实现人脸区域的检测。检测到的人脸区域被截取出来以形成候选的关键帧图片。
基于人脸匹配的视频帧筛选过程中，需要确定视频中持续出现的主要人物，即关键人物。这一过程通过人脸匹配算法实现，巴氏距离是其中常用的一种相似度指标。巴氏距离通过计算两张图片中灰度的像素数量的差值来衡量人脸图片之间的相似程度，相似度越高，巴氏距离越小。
基于PCA的相关视频检索用于将原始的高维视频数据降维到低维空间，以便于处理。PCA是一种降维技术，它通过计算特征脸来找出能够解释样本方差的特征值和特征向量。在视频检索中，首先计算数据库中视频的关键帧来构建特征脸表示，然后将待检索视频的关键帧投影到特征脸空间，通过计算其与数据库中视频的平均距离来进行匹配。
这个分布式视频检索系统的实现，采用了2014年大数据竞赛提供的TED演讲视频基准数据集进行评测。评测的结果反映了系统的实现效果和检索性能，对于评价系统的实际应用能力具有重要意义。
通过以上方法，本系统实现了对视频中关键人物的高效率检索，解决了传统视频检索系统无法处理大规模视频数据的局限性问题，为视频监控和现代安防技术的发展提供了强有力的技术支持。在未来，随着技术的进一步发展，分布式视频检索系统将会在智能分析、实时监控等领域发挥更大的作用。
