聚类与跟踪相结合的人脸数据集生成方法研究

作者：王畅; 金璟璇^*; 金小峰

来源：延边大学学报(自然科学版), 2019, 45(03): 221-227.

DOI：10.16379/j.cnki.issn.1004-4353.2019.03.006

• 人脸数据集
• 多人脸跟踪
• 人脸聚类
• 图像优选

为提高人脸数据集生成的准确率和效率,提出了一种将人脸跟踪与人脸聚类相结合的人脸数据集生成方法.首先,对KCF算法进行改进,并将改进的KCF算法用于人脸跟踪,得到不同时间片段的人脸图像集;其次,从每个人脸图像集中通过人脸图像优选算法选出高质量的人脸图像;再次,将优选出来的人脸图像进行人脸聚类,以完成视频中每个人的人脸数据集的生成;最后,通过实验对比基于人脸跟踪、基于人脸聚类和基于本文方法的人脸数据集生成效果.实验结果表明,本文方法与基于人脸跟踪的人脸数据集生成方法相比,纯度提升约15%;与基于人脸聚类的人脸数据集生成方法相比,效率提升约50%.

• 单位
  延边大学