【摘 要】
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为提高人脸聚类识别中的识别速度并保持良好的聚类效果,对原残差网络模型进行改进。在特征提取阶段,依靠利用深度学习方法,在改变网络结构和训练参数后以多线程训练模式生成残差网络模型,在确保较高验证准确率的同时,可使改进模型加载时间显著缩短;聚类匹配阶段采用Chinese whispers及k-means聚类算法,利用F_1-Measure、信息熵等评价指标进行聚类评估并找出最优方案。实验结果表明,采用改
【机 构】
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沈阳工业大学信息科学与工程学院,沈阳110870
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为提高人脸聚类识别中的识别速度并保持良好的聚类效果,对原残差网络模型进行改进。在特征提取阶段,依靠利用深度学习方法,在改变网络结构和训练参数后以多线程训练模式生成残差网络模型,在确保较高验证准确率的同时,可使改进模型加载时间显著缩短;聚类匹配阶段采用Chinese whispers及k-means聚类算法,利用F_1-Measure、信息熵等评价指标进行聚类评估并找出最优方案。实验结果表明,采用改进残差网络模型与Chinese whispers算法相结合能够取得更好、更快的人脸聚类识别效果。
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