基于約束稀疏表達的視頻人臉聚類.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩48頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、隨著信息技術的不斷發(fā)展,產生了大量的視頻數(shù)據。視頻數(shù)據在時間上的連續(xù)性,使得其比文本、圖像等數(shù)據蘊含有更多的信息。因此視頻處理技術受到廣泛的關注。此外,視頻數(shù)據量較大,從視頻中高效的提取出信息成為一個具有挑戰(zhàn)性的課題,并具有深遠的理論研究意義。
  作為視頻處理技術中的一個重要的方向,視頻人臉聚類技術有著廣泛的應用,例如基于內容的檢索、自動確定電影演員表和快速瀏覽與組織視頻等。傳統(tǒng)的視頻人臉聚類是基于圖片的聚類技術,只利用人臉的視

2、覺特征來區(qū)分不同的人物。在視頻中,由于人臉圖片的角度、光線、表情、遮擋等問題的出現(xiàn),使得只依靠視覺特征對人臉聚類的效果不甚理想。本文利用視頻在時間上連續(xù)的特性,首先提取出一些人臉之間關系的先驗信息,之后利用這些信息來增強聚類的效果。在視頻中,有兩種固有的先驗信息,人臉Track內部的和人臉Track之間的,這兩種信息分別看做是must-link和cannot-link約束。具體的來說,must-link約束信息來自 Track內部;ca

3、nnot-link約束信息來自兩個相互交疊的 Track,其中Track內部之間有出現(xiàn)在同一視頻幀內的人臉。利用這些先驗信息,本文提出了一種基于約束稀疏表達的視頻人臉聚類(CS-VFC)方法。CS-VFC算法在聚類的兩個階段利用約束信息,包括表達階段和聚類階段。在表達階段,本文使用約束的稀疏表達技術來獲得人臉之間的關系。利用上述的約束信息,使稀疏表達更注重探索未知人臉之間的關系,從而獲得更準確的人臉之間關系的表達。在譜聚類階段,我們使用

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論