人脸图像聚类
Cluster groups of face images
我从视频中提取了面孔，并将它们聚类成大组（每个组包含来自同一个人的面孔，我使用背景变化检测来做到这一点）。现在，我想将这些组聚类为数量较少的组，最后，视频中出现的每个人都有一个聚类。
目前我设法使用颜色直方图和 K 均值对这些组进行聚类。
问题是，当两个不同的人的皮肤和头发颜色太接近时，聚类就不好了。我还可以使用哪些其他功能？我尝试了 DAISY 描述符，但结果并不有趣。
我也想制作这些集群，而不必在最后指定我想要的集群数量。
要创建集群而不必在最后指定要拥有的集群数量，您可以使用基于 MST 的集群：https://sites.google.com/site/dataclusteringalgorithms/mst-based-clustering-algorithm
要让每个人在视频中出现一个聚类，您需要在人脸之间建立更好的相似度函数。最先进的人脸识别系统使用卷积神经网络方法。您可以在 Facebook 文章中阅读更多相关信息：https://www.cs.toronto.edu/~ranzato/publications/taigman_cvpr14.pdf。
我从视频中提取了面孔，并将它们聚类成大组（每个组包含来自同一个人的面孔，我使用背景变化检测来做到这一点）。现在，我想将这些组聚类为数量较少的组，最后，视频中出现的每个人都有一个聚类。
目前我设法使用颜色直方图和 K 均值对这些组进行聚类。 问题是，当两个不同的人的皮肤和头发颜色太接近时，聚类就不好了。我还可以使用哪些其他功能？我尝试了 DAISY 描述符，但结果并不有趣。 我也想制作这些集群，而不必在最后指定我想要的集群数量。
要创建集群而不必在最后指定要拥有的集群数量，您可以使用基于 MST 的集群：https://sites.google.com/site/dataclusteringalgorithms/mst-based-clustering-algorithm
要让每个人在视频中出现一个聚类，您需要在人脸之间建立更好的相似度函数。最先进的人脸识别系统使用卷积神经网络方法。您可以在 Facebook 文章中阅读更多相关信息：https://www.cs.toronto.edu/~ranzato/publications/taigman_cvpr14.pdf。