基于标签传递的人脸图像聚类方法

本申请涉及数据挖掘技术领域，特别涉及一种基于标签传递的人脸图像聚类方法，包括：对n张待聚类人脸图像进行预处理，并对预处理后的人脸图像进行特征选择、提取和归一化，得到n张标准化人脸图像；选取一个小于n的正整数m，从n张标准化人脸图像中选择m张代表性图像，并构建相似性矩阵B；选取聚类簇c，随机初始化人脸图像的聚类标签矩阵U来表示m张人脸图像的初始聚类簇划分，并基于c、B、U构建人脸图像聚类模型；采用投影梯度上升法，逐步更新U的每一行，并将更新后的U投影到可行域中，得到重复优化，直至满足收敛条件后终止迭代，计算作为人脸图像聚类结果。该方法显著提升了聚类效果，使其更符合实际应用需求。