基于特征融合的合照人物位置信息自动化标注方法研究

【摘要】 针对合照中人物位置信息自动化标注效率低、易受人脸分辨率及身高差异影响等问题，文章提出了一种融合人脸检测、排位划分与人脸匹配的自动化人物位置信息标注方法。首先，利用YOLOv8模型对合照中的人脸进行检测并将人脸映射为二维平面点集；然后，对点集数据进行标准化处理，并通过肘部法则确定K-means聚类的最优聚类数量，用于区分不同排的人员。在此基础上，采用鲁棒最小二乘法对每一排进行直线拟合，以减少人物身高差异对排位的影响，并通过拟合直线的截距确定合照人物的具体位置，最后通过增强的人脸识别算法对合照中的人脸区域进行匹配，并将具体的人物姓名标注到对应的人脸区域上。由于合照中人脸区域分辨率较低，提出一个通过不同分辨率人脸图像进行特征融合以提高人脸识别准确率的方法。实验结果表明，特征融合后的人脸匹配准确率达到了96.72%，准确率比单张图像高出5%以上。此方法能较为准确地完成合照中人物的自动化识别、分排与标注，对特定领域具有较高实用价值。更多还原