基于子空间聚类的视频人脸数据自动标注
Electronic Design Engineering（2019）
摘要
针对人脸数据标注所需的人工和时间成本巨大,标注出的人脸数据集含有较多噪声问题,提出一种基于子空间聚类的视频人脸数据自动标注方法.首先,将海量视频作为人脸数据的采集来源,以满足多种人脸识别任务中不同的人脸数据需求,然后使用人脸识别模型将人脸数据映射到特征空间,使用改进K近邻算法把人脸数据划分到不同的子特征空间,最后在每个子特征空间内使用K均值算法分离人脸数据中的正样本、难正样本与负样本,收集难正样本构建人脸数据集.实验在公开数据集LFW与真实待标注数据上进行,实验结果表明子空间聚类法的F1度量得分比传统聚类算法分别提高了10％和7％,数据标注速度达到传统人工标注的10倍.使用该方法建立了一个包含200个ID、9500张人脸照片的模糊人脸数据集,可用于多种人脸识别问题的研究.
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