基于图卷积神经网络的完全图人脸聚类

摘要：

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.

关键词：人脸聚类;链接预测;完全图约束;图卷积神经网络

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：275-277,302