基于Chinese Whispers的人脸动态聚类

• 作者: 史燕中 张陈欢
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: Chinese Whispers 动态聚类 人脸聚类 代表点 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 92-96
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3774字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.11.019

摘要

针对Chinese Whispers算法对于小规模数据聚类随机性大,对于大规模数据聚类速度缓慢的问题,提出了一种改进的Chinese Whispers算法用于人脸的动态聚类.新增了一个阈值P,用Chinese Whispers算法对数据规模为P的数据进行聚类时,既可以保证聚类结果的稳定性,又可以保证聚类算法的高效性;利用代表点而不是所有点完成聚类更新,能够有效减少对增量数据聚类时的数据量,从而达到提升聚类速度的目的.采用CNN+ArcFace Loss方法提取人脸特征,采用余弦距离作为相似性度量的方式,采用类中心作为代表点来描述类别信息,采用增量聚类的算法架构实现对于大规模数据的人脸动态聚类,并完成在LFW、VGGFace2和CASIA-Webface三个公开人脸数据集的测试.实验结果表明,基于Chinese Whispers人脸动态聚类算法可有效提高聚类的时间效率,时间复杂性由原来的O(n2)变为O(n*p).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张陈欢		1	0	0.0	0.0
5	史燕中		4	3	1.0	1.0