![](/images/graphics-bg.png)
Effective and Generalizable Graph-Based Clustering for Faces in the Wild
المؤلفون المشاركون
Chang, Leonardo
Pérez-Suárez, Airel
González-Mendoza, Miguel
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-12-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Face clustering is the task of grouping unlabeled face images according to individual identities.
Several applications require this type of clustering, for instance, social media, law enforcement, and surveillance applications.
In this paper, we propose an effective graph-based method for clustering faces in the wild.
The proposed algorithm does not require prior knowledge of the data.
This fact increases the pertinence of the proposed method near to market solutions.
The experiments conducted on four well-known datasets showed that our proposal achieves state-of-the-art results, regarding the clustering performance, also showing stability for different values of the input parameter.
Moreover, in these experiments, it is shown that our proposal discovers a number of identities closer to the real number existing in the data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chang, Leonardo& Pérez-Suárez, Airel& González-Mendoza, Miguel. 2019. Effective and Generalizable Graph-Based Clustering for Faces in the Wild. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129519
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chang, Leonardo…[et al.]. Effective and Generalizable Graph-Based Clustering for Faces in the Wild. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2019 (2019), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129519
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chang, Leonardo& Pérez-Suárez, Airel& González-Mendoza, Miguel. Effective and Generalizable Graph-Based Clustering for Faces in the Wild. Computational Intelligence and Neuroscience. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129519
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1129519
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)