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基于邻近人脸的人脸聚类算法
1
作者
丁保剑
杨东泉
秦伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第S01期388-390,387,共4页
为了解决大规模无标注人脸数据的标注任务繁重、人工标注成本高的问题,提出一种基于邻近人脸的无监督人脸聚类算法。首先使用双异构神经网络抽取出人脸特征向量,再根据特殊的距离度量办法来度量出人脸之间的距离;然后使用密度聚类的方...
为了解决大规模无标注人脸数据的标注任务繁重、人工标注成本高的问题,提出一种基于邻近人脸的无监督人脸聚类算法。首先使用双异构神经网络抽取出人脸特征向量,再根据特殊的距离度量办法来度量出人脸之间的距离;然后使用密度聚类的方法选取出目标人脸的邻近人脸,再按照特定方法合并邻近人脸并去除重复出现在多个簇的人脸完成人脸聚类。在实验中,该算法的准确率高达96.74%,表现极为优秀,使用该算法只需要少量人工介入标注即可完成大量人脸的标注任务。
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关键词
人脸聚类
人脸标注
密度聚类
特征提取
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题名
基于邻近人脸的人脸聚类算法
1
作者
丁保剑
杨东泉
秦伟
机构
佳都新太科技股份有限公司全球智能技术研究院
中山大学数据科学与计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第S01期388-390,387,共4页
文摘
为了解决大规模无标注人脸数据的标注任务繁重、人工标注成本高的问题,提出一种基于邻近人脸的无监督人脸聚类算法。首先使用双异构神经网络抽取出人脸特征向量,再根据特殊的距离度量办法来度量出人脸之间的距离;然后使用密度聚类的方法选取出目标人脸的邻近人脸,再按照特定方法合并邻近人脸并去除重复出现在多个簇的人脸完成人脸聚类。在实验中,该算法的准确率高达96.74%,表现极为优秀,使用该算法只需要少量人工介入标注即可完成大量人脸的标注任务。
关键词
人脸聚类
人脸标注
密度聚类
特征提取
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于邻近人脸的人脸聚类算法
丁保剑
杨东泉
秦伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
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