[发明专利]一种基于图卷积神经网络的人脸聚类方法在审
| 申请号： | 202210066025.6 | 申请日： | 2022-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN114511905A | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 初妍;李龙;赵庆超;莫士奇;李思纯;李松;时洁 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明属于人脸聚类技术领域，具体涉及一种基于图卷积神经网络的人脸聚类方法。本发明首先对人脸数据做特征提取，把人脸特征看成节点，计算所有节点的局部密度值；然后，基于局部密度值将数据划分为高密度节点和低密度节点两部分，高密度节点连接最近邻中同为高密度的节点，形成多个聚类中心；为低密度节点构造自适应子图，作为图卷积神经网络的输入，预测节点间的连通性；最后，将两部分合并后使用伪标签传播将不符合要求的边切除，获取最终的聚类结果。本发明基于密度将数据划分为两部分，仅对低密度部分构建子图进行推理，提高了聚类的效率，同时自适应子图能够提取更为丰富的上下文信息，使得对子图的推理更为准确，提高了聚类的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 人脸聚类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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