大规模人脸聚类不仅要求高效的人脸特征,还要求聚类算法在保持高准确率的同时耗时短.本文通过构建卷积神经网络高效提取人脸特征,并采用经典K-means算法和现阶段新颖的CFSFDP(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks)算法进行大规模人脸聚类.实验在聚类数目递增的情况下进行,并通过随机指标(Rand Index,RI)、信息熵、F1-measure和混淆矩阵可视化来综合评估聚类的质量.结果表明,在大规模人脸聚类的情况下,卷积神经网络特征融合K-means的人脸聚类算法速度和准确率均优于CFSFDP算法.这一结论对大规模人脸聚类的实际应用具有重要的指导意义.
