Knowledge Commons of Institute of Automation,CAS
基于特征混合聚类和关键点检测的智能人脸搜索 | |
张昭辉1,2; 张吉光1; 徐士彪3; 孟维亮1; 程章林4; 张晓鹏1 | |
发表期刊 | 集成技术 |
2022-01 | |
卷号 | 11期号:1页码:52-65 |
文章类型 | 中文学术期刊 |
摘要 | 在信息产业急剧膨胀的时代背景下,主流数字媒体产生了由文字到图片再到视频的演化,如何快速有效地获取视频中人物的关键信息,成为各大互联网娱乐和大数据分析领域争相研究的话题。然而,现有的人物信息获取方法还有极大的局限性,无法在视频界面直接获取信息。为了解决这一问题,该文提出了一种新的“由粗到细”的基于特征混合聚类和关键点检测的智能人脸搜索框架,实现了对互联网视频数据的实时检测与高鲁棒的视频人脸数据智能搜索。该文将大数据下人脸数据实时搜索工作细分,首先,通过基于多尺度深度特征混合聚类的人脸检测算法,使用 Softmax 函数实现数据分类,并运用中心损失函数 center loss 形成聚类中心,随后通过对中心点的回归矫正,达成人脸的粗筛选;然后,通过基于脸部关键点检测算法,提取 68 个人脸关键特征点,生成易于计算处理的标准化特征码。此外,该文还构造了两个影视类人脸数据集,为后续相关互联网行业、娱乐多媒体提供大数据分析。基于该文章整体实验结果表明,在人脸快速检测方面,与现有的主流方法相比,该文方法在识别精度和效率上,都具有一定的提升,其中,基于多尺度深度特征混合聚类算法实验的识别效率提升 31.2%,假阳性样本辨别力提升 3 倍,整体运行效率达标,具有一定的实用价值。 |
关键词 | 深度学习 人脸检测 混合聚类 爬虫技术 |
DOI | 10.12146/j.issn.2095-3135.20211001001 |
收录类别 | 其他 |
语种 | 中文 |
七大方向——子方向分类 | 图像视频处理与分析 |
引用统计 | |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/47461 |
专题 | 多模态人工智能系统全国重点实验室_三维可视计算 |
通讯作者 | 徐士彪 |
作者单位 | 1.中国科学院自动化研究所 2.中国科学院大学 3.北京邮电大学 4.中国科学院深圳先进技术研究院 |
第一作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 张昭辉,张吉光,徐士彪,等. 基于特征混合聚类和关键点检测的智能人脸搜索[J]. 集成技术,2022,11(1):52-65. |
APA | 张昭辉,张吉光,徐士彪,孟维亮,程章林,&张晓鹏.(2022).基于特征混合聚类和关键点检测的智能人脸搜索.集成技术,11(1),52-65. |
MLA | 张昭辉,et al."基于特征混合聚类和关键点检测的智能人脸搜索".集成技术 11.1(2022):52-65. |
条目包含的文件 | ||||||
文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
基于混合特征聚类和关键点检测的智能人脸搜(6495KB) | 期刊论文 | 作者接受稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 |
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