人脸聚类相关论文
目前,人脸检测技术大量应用在交通、安防和金融等重要领域中,然而,在视频中进行人脸检测容易产生大量重复的人脸图像。针对这一问......
如今,人们用智能手机、数码相机等拍摄的照片越来越多,电脑上相册目录中的照片数量也迅速增长,对这些数字照片的管理变得不可缺少......
聚类分析是一种重要的无监督学习方法,旨在挖掘数据中潜在的数据结构和规律,将数据划分为多个簇类,是数据挖掘、机器学习以及信号......
人脸聚类是利用未标记人脸数据必不可少的工具,在人脸数据库构建、人脸图像标注等方面具有广泛的应用。一般来说,人脸聚类效果的优......
近年来在国家优惠政策的支持和计算机视觉技术的发展,安防监控及计算机视觉相关产业快速发展,政府、公共场所、火车站、企业、城市......
聚类分析（Clustering Analysis）是机器学习和数据挖掘领域的一个重要分支,在模式识别、图像分割、特征提取等领域中得到了广泛的应用......
基于稀疏表示和低秩表示的子空间聚类算法是目前的研究热点,但大多数子空间聚类方法只适用于线性子空间或仿射子空间。针对这一问......
随着信息技术的不断发展,产生了大量的视频数据。视频数据在时间上的连续性,使得其比文本、图像等数据蕴含有更多的信息。因此视频......
随着互联网和移动智能设备的大量普及，在线视频业务流量也在逐年增长，成为互联网经济中重要的组成部分。其中，视频广告业务、视频推荐......
随着互联网和移动手持设备的普及,网络视频已经成为互联网领域最重要的应用之一。网络视频广告带来的巨大利益成为了很多运营商的......
传统静态视频摘要方法主要根据相邻帧之间的差异来提取视频关键帧,本文着重于对视频中的人脸对象进行分析并提取视频关键帧集合。......
随着互联网的普及和人们娱乐方式的改变,观看在线视频成为现代人日常生活中重要的一环。近年来,网络视频资源大量累积,视频平台用......
目前,人脸识别系统在进行人脸识别时获取人脸图像的方式通常有两种:第一种是所识别人站在指定的摄像头前面进行识别。该种方式约束......
随着互联网和移动智能设备的大量普及,在线视频业务流量也在逐年增长,成为互联网经济中重要的组成部分。其中,视频广告业务、视频......
随着技术发展,人脸标注系统的需求日益增大,而人脸标注系统的一个特色功能是基于人脸聚类。无监督聚类算法在这个问题上效果有限,......
人脸图像生物识别技术一直是人工智能、机器视觉,模式识别领域研究的热门话题之一,其主要由人脸的检测,人脸面部特征点的定位,人脸......
聚类作为数据挖掘领域中一种非常有效的数据分析方法,得到了很多学者的研究,在模式识别、图像处理、数据压缩等领域得到了广泛的应......
视频数据是缺乏文本数据里定义的有索引、摘要、关键词、标题等内容信息,其最大颗粒度是整个文件,最小颗粒度是单个帧,中间没有自......
