Python中高效的人脸聚类

2024-05-18 13:12:24 发布

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我目前正在开发一个平台,用户可以上传他们的照片,并根据照片中的人对照片进行分组(比如谷歌照片)

我如何有效地处理许多不同图像上的许多不同面孔,尤其是当并非所有图像同时可用时(因为用户总是生成新照片)

我研究了dlib,它可以在一张图片一张图片的基础上快速提取128d矢量中的人脸数据,所以这没有问题

然后我研究了聚类算法、DBSCAN和中文耳语。两者都需要很长时间才能使用>;50000个面,每次添加一个新面时,必须再次使用算法对所有面进行聚类

那么,是否有更高效的方法来处理这些不同的面(例如成批处理)或将已聚集的面分组为一个合并面以减少聚集项

谢谢你的帮助


Tags: 数据用户图像算法矢量图片聚类平台

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