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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,產(chǎn)生了大量的視頻數(shù)據(jù)。視頻數(shù)據(jù)在時(shí)間上的連續(xù)性,使得其比文本、圖像等數(shù)據(jù)蘊(yùn)含有更多的信息。因此視頻處理技術(shù)受到廣泛的關(guān)注。此外,視頻數(shù)據(jù)量較大,從視頻中高效的提取出信息成為一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的課題,并具有深遠(yuǎn)的理論研究意義。
作為視頻處理技術(shù)中的一個(gè)重要的方向,視頻人臉聚類(lèi)技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用,例如基于內(nèi)容的檢索、自動(dòng)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(lèi)是基于圖片的聚類(lèi)技術(shù),只利用人臉的視
2、覺(jué)特征來(lái)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(wèn)題的出現(xiàn),使得只依靠視覺(jué)特征對(duì)人臉聚類(lèi)的效果不甚理想。本文利用視頻在時(shí)間上連續(xù)的特性,首先提取出一些人臉之間關(guān)系的先驗(yàn)信息,之后利用這些信息來(lái)增強(qiáng)聚類(lèi)的效果。在視頻中,有兩種固有的先驗(yàn)信息,人臉Track內(nèi)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(lái)說(shuō),must-link約束信息來(lái)自 Track內(nèi)部;ca
3、nnot-link約束信息來(lái)自兩個(gè)相互交疊的 Track,其中Track內(nèi)部之間有出現(xiàn)在同一視頻幀內(nèi)的人臉。利用這些先驗(yàn)信息,本文提出了一種基于約束稀疏表達(dá)的視頻人臉聚類(lèi)(CS-VFC)方法。CS-VFC算法在聚類(lèi)的兩個(gè)階段利用約束信息,包括表達(dá)階段和聚類(lèi)階段。在表達(dá)階段,本文使用約束的稀疏表達(dá)技術(shù)來(lái)獲得人臉之間的關(guān)系。利用上述的約束信息,使稀疏表達(dá)更注重探索未知人臉之間的關(guān)系,從而獲得更準(zhǔn)確的人臉之間關(guān)系的表達(dá)。在譜聚類(lèi)階段,我們使用
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