【摘 要】
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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Ch
【机 构】
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北京航天长峰科技工业集团有限公司,中国航天科工集团第二研究院,北京航天长峰股份有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0806806)
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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
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