人脸图像聚类及TSNE可视化分析

Python实现人脸图像聚类与TSNE可视化
最新推荐文章于 2024-04-06 15:30:00 发布
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本文介绍如何使用Python的scikit-learn库进行人脸图像聚类，通过K均值算法分组相似人脸，并用PCA和TSNE进行降维及可视化，帮助理解聚类结果。

人脸图像聚类及TSNE可视化分析

人脸图像聚类是一种在计算机视觉领域中常见的任务，它的目标是将相似的人脸图像分组到同一类别中。在本文中，我们将使用Python编程语言来实现人脸图像聚类，并使用TSNE算法对聚类结果进行可视化分析。

首先，我们需要准备一组人脸图像的数据集。可以使用一些开源的人脸图像数据集，比如LFW(Labeled Faces in the Wild)数据集，其中包含了一些名人的人脸图像。你也可以使用自己的数据集，只需确保数据集中包含不同人的人脸图像。

接下来，我们将使用一个流行的机器学习库scikit-learn来进行人脸图像聚类。首先，我们需要导入所需的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn
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14、数据可视化与聚类算法：t - SNE与k - Means的深入解析
vv45678的博客
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本文深入解析了t-SNE与k-Means两种核心算法在数据可视化和聚类任务中的应用。文章首先比较了PCA与t-SNE在手写数字数据集上的可视化效果，展示了t-SNE在保留局部结构和类别分离方面的优势；随后系统介绍了k-Means算法的原理、实现及其在不同数据分布下的局限性，并探讨了其作为向量量化方法在复杂形状数据表示中的潜力。通过对比PCA、NMF、t-SNE和k-Means的特点，文章提供了算法选择的流程图与实际应用建议，帮助读者根据任务需求和数据特征合理选用方法，最后展望了算法改进与多算法融合的应用前景
数据降维可视化实战：从高维数据到2D图表，3步实现直观分析
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2501_92132293的博客
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人脸图像聚类实战及TSNE可视化分析
data+scenario+science+insight
07-05 1274
经典的Olivetti人脸数据集包含400幅64×64像素的人脸灰度图像。每个图像被拉平（flatten，在深度学习彻底火爆之前许多传统机器学习就是这么处理图像数据的）为大小为4,096的一维向量。40个不同的人被每人被拍摄10次，即每人有10张图片，通常的任务是训练一个模型来预测每张照片中的目标是哪个人。 使用sklearn.datasets.fetch_olivetti_faces()函数加载数据集，然后将其拆分为训练/验证和测试集。由于数据集非常小，你可能需要使用分层抽样，以确保每个集合...
sklearn-kmeans 人脸图像聚类
12-21
人脸图像聚类 题目 对给定人脸图像数据集，可视化并输出聚类性能。 ２.代码（该代码由某位大佬完成，我仅仅搬运，帮助更多的人） from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as imgplt import numpy as np from sklearn.metrics import normalized_mutual_info_score,adjusted_rand_score import os import pandas as pd from sklea
人脸聚类框架(Face Cluster Framework)
qq_42189083的博客
12-01 6602
Face Cluster Framework (人脸聚类框架) English Version | 中文版 Intorduction 一个人脸图片聚类框架 对于给定的大量待聚类人脸图片，利用人脸特征抽取组件(face_feature_extract)进行人脸特征抽取，并对用抽取的人脸特征进行人脸聚类并进行图片归档。 采用的人脸聚类算法较当前主流人脸聚类算法效果更优，具体测评效果详见人脸聚类 Cluster Result 输入数据： 部分聚类效果： Requirements Pytho
【Python机器学习】K-Means算法对人脸图像进行聚类实战（附源码和数据集）
showswoller的博客
01-04 2198
【Python机器学习】K-Means算法对人脸图像进行聚类实战（附源码和数据集）
人脸聚类-2020 CVPR Learning to Cluster Faces via Confidence and Connectivity Estimation
qq_42189083的博客
11-25 2982
论文链接 Abstract：人脸聚类是挖掘未标记人脸的一个主要方法，在人脸标注和检索等方面有着广泛的应用。最近研究表明，有监督聚类可以显著提高性能。然而，它们通常包含启发式步骤，并且需要大量重叠的子图，这严重限制了准确性和效率。本文提出了一个不需要大量重叠子图的、完全可学习聚类框架。我们将聚类问题转化为两个子问题，具体来说，是两类图卷积网络：GCN-V与GCN-E，GCN-V是用来估计顶点的置信度，GCN-E是用来估计边的连接度。通过顶点的置信度与边的连接度，我们可以自然地组织更多的相关顶点，并将它们组合
Python实战：使用Python进行Faces聚类
oandy0的博客
04-06 868
本文详细介绍了如何使用 Python 进行 Faces 聚类。通过学习基础的图像处理、机器学习等核心知识，并掌握自定义聚类算法、图像特征提取等功能，现在可以灵活运用 Python 实现一个完整的 Faces 聚类系统。我们还介绍了 Faces 聚类的使用场景，以及如何根据实际需求进行定制。
利用t-SNE对mnist数据集可视化
爱学习的大白菜的博客
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照片人脸识别聚类
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08-29 1730
SeetaFaceEngine             人脸检测、对齐、识别，C++库jsoncpp           json C++库hiredis             redis C++库 onioncpp         onion C++库cmake             跨平台编译工具
人脸数据库用于聚类分析
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该人脸数据库用于人脸识别，聚类分析，图像处理等问题
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经典人脸数据集的可视化【AR，Yale，YaleB】
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将人脸数据集中的数据可视化 大部分人脸数据集的数据量都比较大，在进行处理时，因为无法可视化操作，因此不方便用户进行数据的选择。因此，采用python中的matplotlib、numpy等库对人脸数据集进行可视化操作。方法涉及到Yale、AR等知名的人脸数据集。 首先是导入需要的库 import numpy as np import scipy from scipy.io import loadmat import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd
人脸聚类Learning to Cluster Faces（翻译）
biyesheji1000的专栏
11-08 1932
内容来源：https://github.com/yl-1993/learn-to-cluster 一、介绍 Learning to Cluster Faces This repo provides an official implementation for [1, 2] and a re-implementation of [3]. 这个 repo 提供了 [1, 2] 的官方实现和 [3] 的复现。 二、涉及文章Paper Learning to Cluster Faces on an Af
关于人脸的聚类算法(转载保存)
baidu_40840693的博客
04-05 3147
https://zhuanlan.zhihu.com/p/60796909 Linkage Based Face Clustering via Graph Convolution Network 关于人脸聚类的一些博客： https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-...
GCN实现人脸聚类
silence2015的专栏
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首先介绍一下GCN实现人脸聚类这篇论文，然后记录一下作者开源代码的阅读心得（代码写的很nice！） Learning to Cluster Faces via Confifidence and Connectivity Estimation CVPR2020 一图胜千言，图2即作者提出的GCN网络来实现人脸聚类的全流程，其实本文的重点不在于GCN模型的构建，而是一种GCN思想在人脸聚类上的应用。GCN实现人脸聚类主要分为四个部分：图的构建，GCN-V实现节点置信度预测，GVN-E实现边连接预测，通过基于
python相册中的人脸聚类_Dlib-人脸聚类
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人脸聚类人脸聚类属于无监督学习. 当你有许多未标记的待分类的照片时, 使用人脸聚类是非常有用的. 其 python 脚本位于 /python_examples/face_clustering.py.待分类目录下有两张神仙的肖像和两张观海的肖像, 使用如下代码可以将神仙和观海分开.import osimport sysimport dlibimport skimage.drawimport skim...
cvpr 2019--人脸聚类
keyanxiaocaicai的专栏
04-25 2371
cvpr 2019 有两篇文章是关于人脸聚类的 1.learning to Cluster Faces on an affinity Graph 链接：https://arxiv.org/pdf/1904.02749.pdf 2.Linkage Based Face Clustering via Graph Convolution Networkhttps://arxiv.org/pdf/...
简单易学多维数据可视化R实现：神奇的卡通脸谱图Chernoff faces
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Chernoff face是由美国统计学家Chernoff在1976年率先提出的，用脸谱来分析多维度数据，即将P个维度的数据用人脸部位的形状或大小来表征。 他首先将该方法用于聚类分析，引起了各国统计学家的极大兴趣，并对他的画法作出了改进，一些统计软件也收入了脸谱图分析法，国内也有很多研究工作者将该方法应用于多元统计分析中。 脸谱图分析法的基本思想是由15-18个
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