【摘 要】
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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
【基金项目】
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吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(JJKH20191126KJ);延边大学世界一流学科建设培育项目(18YLPY14)
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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
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