论文部分内容阅读
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。