AROC : Approximate Rank-Order Clustering 핵심내용 정리

1. 얼굴에서 feature 추출

2. 각 얼굴에 대해서 top-k nearest neighbors를 계산

3. 각 얼굴 간의 distance와 top-k nearest neighbor lists를 계산

4. threshold보다 작은 distance를 가진 모든 얼굴쌍을 transitively merge

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distance measure for approximate rank-order clustering

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• ranking보다 top-k NN lists에 있는지 없는지를 반영함.

• NN lists에 있으면 I(x,k)=0, otherwise I(x,k)=1

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Symmetric distance between two faces

참고할 사이트

https://github.com/KunpengWang/approximate-rank-order-clustering

https://github.com/varun-suresh/Clustering

박나깨

저는 Deep Learning, Computer Vision, AI, Image Processing에 관심이 있는 학생입니다.