全学习人脸聚类框架：提升准确性和效率

本文主要探讨了人脸聚类的全新方法，尤其关注了完全可学习的聚类框架，旨在解决传统监督聚类中的局限性。该方法不再需要大量的重叠子图，而是通过两个图卷积网络（GCN-V 和 GCN-E）分别估计顶点的置信度和边的连通性，以实现更准确和高效的聚类。 1. 人脸聚类与监督聚类 人脸聚类是无监督学习的一种应用，它在没有标签信息的情况下，通过对人脸图像进行分组来挖掘数据的内在结构。监督聚类则是在有部分标签信息的情况下进行聚类，可以显著提升聚类效果和后续人脸识别模型的性能。然而，现有的监督聚类方法通常包含启发式步骤，并且需要处理大量重叠子图，这限制了其准确性和计算效率。 2. 完全可学习的聚类框架 本文提出的创新点在于构建了一个无需大量重叠子图的完全可学习聚类框架。这个框架由两个图卷积网络组成，一是GCN-V，用于估计每个顶点属于特定类别的置信度；二是GCN-E，用于预测边的连通性。通过这两个网络的协同工作，可以更精确地识别出相似人脸图像的关联，从而优化聚类结果。 3. 顶点置信度与边连通性 顶点置信度反映了顶点属于某一类别的确定性，高置信度的顶点更可能被正确归类。边连通性的估计有助于识别顶点之间的关系，促进聚类过程中的类内紧密连接和类间分离。通过估计这些属性，可以将原始的仿射图转化为树状结构，每棵树代表一个聚类。 4. 实验与性能提升 在两个大规模基准数据集上的实验验证了该方法的优越性，不仅聚类精度显著提高，而且相比现有的监督方法，运行效率提升了整整一个数量级。这意味着在处理大量未标记人脸图像时，这种方法能更快地生成高质量的“伪标签”，进而提升后续人脸识别模型的训练效果。 5. 结论与展望 这一研究为人脸聚类领域带来了新的视角，展示了图卷积网络在解决聚类问题中的潜力。未来的研究可能进一步探索如何优化网络架构，提高聚类的鲁棒性和泛化能力，以应对更为复杂和多样化的现实世界人脸数据集的挑战。