情感智能机器人实验室（LAIR）合作的学术论文“On Mitigating Hard Clusters for Face Clustering”被2022年欧洲计算机视觉国际会议ECCV（European Conference on Computer Vision）接收。该论文由阿里巴巴达摩院城市大脑实验室和LAIR北京实验室（北京大学计算机学院）合作，为LAIR北京实验室博士生陈颖婕在阿里巴巴实习期间所完成；陈颖婕（北京大学）与钟华松为共同第一作者，陈冲（阿里巴巴）担任通讯作者。

On Mitigating Hard Clusters for Face Clustering

论文作者：陈颖婕*，钟华松*，陈冲+，申晨，黄建强，王韬，梁云，孙倩茹。

（*为共同一作，+为通讯作者）

人脸聚类是使用大规模未标记人脸图像扩展人脸识别系统的一种很有前途的方法。识别我们称之为困难簇的小或稀疏的人脸图像簇仍然具有挑战性，这是由簇的异质性（即大小和稀疏性的高度变化）引起的。因此，使用统一阈值识别簇的传统方法通常会导致本应属于困难簇的样本出现严重的分类错误。我们通过利用样本的邻域信息并以概率方式推断样本的簇成员来解决这个问题。我们引入了两个新模块，基于邻域扩散的密度(NDDe)和基于转移概率的距离(TPDi)，在此基础上，我们可以简单地应用具有统一阈值的标准的密度峰值聚类算法(DPC)。我们在多个基准测试上的实验表明，每个模块都对我们方法的最终性能提升有所帮助；通过将提出的两个模块与其他先进的人脸聚类方法相结合，我们发现这两个模块可以将这些方法的性能提升到一个新的水平。

ECCV欧洲计算机视觉国际会议(European Conference on Computer Vision)是计算机视觉三大会议之一，每两年举办一次。ECCV 2022将于2022年10月23日-27日在以色列特拉维夫举办。