Аннотация:
В работе предложен алгоритм многошаговой кластеризации изображений лиц, предназначенный для разбиения исходной коллекции на группы похожих изображений. В основу алгоритма положена кластеризация мер близости между сегментированными по яркости изображениями. В качестве мер близости использованы евклидово расстояние и расстояние Кульбака–Лейблера. Сегментация яркости изображений и кластеризация мер их близости осуществлялись с помощью программной модели рекуррентной нейронной сети. Приводятся результаты экспериментальных исследований предложенного подхода.

Ключевые слова:
кластеризация изображений, одномерное отображение, нейрон, нечёткий дубликат.

Цитирование:
Немировский, В.Б. Кластеризация изображений лиц / В.Б. Немировский, А.К. Стоянов // Компьютерная оптика. – 2017. – Т. 41 № 1. – С. 59-66. – DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-1-59-66.

Литература:

1. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гон­са­лес, Р. Вудс; пер. с англ. – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с.
2. Середин, О.С. Линейные методы распознавания образов на множествах объектов произвольной природы, представленных попарными сравнениями. Общий случай / О.С. Середин // Известия ТулГУ. Естественные науки. – 2012. – № 1. – С. 141-152.
3. Середин, О.С. Выпуклые селективные критерии метода релевантных векторов в пространстве парных отношений объектов распознавания / О.С. Середин, В.В. Мот­тль, А.И. Татарчук, Н.А. Разин // Известия ТулГУ. Естественные науки. – 2013. – № 1. – С. 165-176.
4. Nemirovskiy, V.B. Face recognition based on the proximity measure clustering / V.B. Nemirovskiy, A.K. Stoyanov, D.S. Goremykina // Computer Optics. – 2016 – Vol. 40(5). – P. 740-745. – DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-5-740-745.
5. Крайнов, А. Кластеризация дубликатов в Яндекс.Кар­тинках [Электронный ресурс]. – URL: http://www.sli­deshare.net/yandex/chel-krainov (дата обращения 5.07.2016).
6. Воронцов, К.В. Лекции по метрическим алгоритмам классификации / К.В. Воронцов. – М.: МФТИ, 2007. – 14 с.
7. Немировский, В.Б. Распознавание нечётких дубликатов изображений, основанное на ранговом распределении мощностей кластеров яркости / В.Б. Немировский, А.К. Сто­я­нов // Компьютерная оптика. – 2014. – Т. 38, № 4. – С. 811-817.
8. Nemirovskiy, V.B. Near-duplicate image recognition / V.B. Nemirovskiy, A.K. Stoyanov // Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS): Proceedings of the International Conference, Tomsk, 2014. – (4 p.). – DOI: 10.1109/MEACS.2014.6986916.
9. Nemirovskiy, V.B. Application of recurrent neural network for multi-step full-color image segmentation / V.B. Nemirovskiy, A.K. Stoyanov // The 8th International Forum on Strategic Technology (IFOST-2013), 2013, Ulaanbaatar, Mongolia: [proceedings] in 2 vol. – 2013. – Vol. 2. – P. 221-224. – DOI: 10.1109/IFOST.2013.6616891.
10. Nemirovskiy, V.B. Multi-step segmentation of images by means of a recurrent neural network / V.B. Nemi­rov­skiy, A.K. Stoyanov // The 7th International Forum on Strategic Technology (IFOST-2012), September 18-21, 2012, Tomsk. – 2012. – 4 p. – DOI: 10.1109/IFOST.2012.6357619.
11. Немировский, В.Б. Сегментация изображений с помощью рекуррентной нейронной сети / В.Б. Немировский, А.К. Стоянов // Известия Томского политехнического университета. – 2012. – Т. 321, № 5. – С. 205-210.
12. Description of the collection of facial images [Электронный ресурс]. – URL: http://cswww.essex.ac.uk/mv/all­faces/ (дата обращения 1.04.2016).
13. Ландэ, Д.В. Интернетика: Навигация в сложных сетях: модели и алгоритмы / Д.В. Ландэ, А.А. Сиарский, И.В. Безсуднов. – М.: Книжный дом «Либроком», 2009. – 264 с. – ISBN: 978-5-397-00497-8.
14. Агеев, М. Труды РОМИП'2010 [Электронный ресурс] / М. Агеев, И. Кураленок, И. Некрестьянов. – URL: http://romip.ru/romip2010/index.html/ (дата обращения 8.12.2016).

---

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20