基于邻近人脸的人脸聚类算法

基于邻近人脸的人脸聚类算法可以分为以下几个步骤：

1. 人脸检测：使用人脸检测算法（如Haar、HOG、CNN等）对图像中的人脸进行检测，提取出人脸区域。

2. 特征提取：对每个人脸提取特征向量，常用的特征提取算法有PCA、LBP、SIFT、HOG等。

3. 相似度计算：计算每两个人脸之间的相似度，常用的相似度计算方法有欧几里得距离、余弦相似度等。

4. 聚类：使用聚类算法对相似度矩阵进行聚类，常用的聚类算法有K-Means、层次聚类等。

5. 后处理：对聚类结果进行后处理，如合并一些相似的聚类、删除一些噪声点等。

以上是基于邻近人脸的人脸聚类算法的基本步骤。在实际应用中还需要考虑一些问题，如如何选择合适的人脸检测算法和特征提取算法、如何确定合适的聚类数目等。