För att förstå filmer som TV - serier och filmer krävs det att man analyserar vilka karaktärerna är och vad de gör. Vi tar itu med det utmanande problemet med att klusterera ansiktsspår baserat på deras identitet. Olika från tidigare arbete inom detta område väljer vi att arbeta i en realistisk och svår miljö där: (i) antalet tecken inte är känt a priori; och (ii) ansikte spår som hör till mindre eller bakgrund tecken inte kastas. I detta syfte föreslår vi Ball Cluster Learning (BCL), en övervakad strategi för att skära in utrymmet i bollar av samma storlek, en för varje kluster. Den lärda bollradien är lätt att översätta till ett stoppkriterium för iterativa sammanslagningsalgoritmer. Detta ger BCL möjlighet att uppskatta antalet kluster samt deras uppdrag, uppnå lovande resultat på allmänt använda dataset. Vi presenterar också en grundlig diskussion om hur befintlig metrisk inlärningslitteratur kan anpassas för denna uppgift. 1 Vi anser att tre typer av tecken baserat på deras roller: primära eller återkommande tecken har viktiga roller i flera avsnitt; sekundära eller mindre tecken namnges och spelar en viktig roll i vissa avsnitt; och bakgrund eller okända (Unk) tecken är namnlöst och obekräftade.
Bland de senaste verken syftar REF till att uppskatta antalet kluster och deras uppdrag och lära sig ett inbäddat utrymme som skapar en fast-radius bollar för varje karaktär.
Video Face Clustering With Unknown Number of Clusters
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}