基于图卷积神经网络的完全图人脸聚类

王文博; 罗恒利

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基于图卷积神经网络的完全图人脸聚类

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人脸聚类是根据不同身份对人脸图像进行分组的方法,主要用于人脸标注和图像管理等领域。针对现有方法中存在大量冗余数据的问题,文中使用一种基于完全图约束和上下文关系进行链接预测的方法。该聚类算法基于图卷积神经网络进行链接预测,结合完全图约束筛选数据,同时在预测的过程中对链接关系进行不断的更新。实验结果显示,结合完全图约束的人脸聚类方法能够在减少冗余数据、加快运行速度的同时,提升聚类的准确率,从而提高聚类的整体效果。

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来源
《计算机科学》 |2021年第s02期|275-277|共4页
作者
王文博; 罗恒利;
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作者单位

南京航空航天大学计算机科学与技术学院;

南京211106;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
人脸聚类; 链接预测; 完全图约束; 图卷积神经网络;

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