Abstract-I detta papper, föreslår vi en oövervakad ansikte kluster algoritm som kallas "Närhet-Aware Hierarchical Clustering" (PAHC) som utnyttjar den lokala strukturen av djupa representationer. I den föreslagna metoden beräknas en likhetsmått mellan djupa funktioner genom att utvärdera linjära SVM-marginaler. SVMs utbildas med hjälp av närmaste grannar av urvalsdata, och kräver därför inga externa träningsdata. Kluster bildas sedan genom att begränsa likhetspoängen. Vi utvärderar klusterprestandan med hjälp av tre utmanande okonstruerade ansiktsdatauppsättningar, inklusive Kändis i Frontal-Profile (CFP), IARPA JANUS Benchmark A (IJB-A) och JANUS Challenge Set 3 (JANUS CS3) datauppsättningar. Experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet kan åstadkomma betydande förbättringar jämfört med de senaste metoderna. Dessutom visar vi också att den föreslagna klusteralgoritmen kan användas för att kurera en uppsättning storskaliga och bullriga träningsdata samtidigt som tillräcklig mängd bilder och deras variationer på grund av störande faktorer bibehålls. Ansiktsverifieringsprestandan på JANUS CS3 förbättras avsevärt genom finjustering av en DCNN-modell med det kurerade MS-Celeb-1M-datasetet som innehåller över tre miljoner ansiktsbilder.
Lin m.fl. I REF föreslås en hierarkisk klusterbildning (PAHC) som utnyttjar en linjär SVM för att klassificera lokala positiva instanser och lokala negativa fall.
A Proximity-Aware Hierarchical Clustering of Faces
{'venue': '2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017)', 'journal': '2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}