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大规模人脸聚类不仅要求高效的人脸特征,还要求聚类算法在保持高准确率的同时耗时短.本文通过构建卷积神经网络高效提取人脸特征,并采用经典K-means算法和现阶段新颖的CFSFDP(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks)算法进行大规模人脸聚类.实验在聚类数目递增的情况下进行,并通过随机指标(Rand Index,RI)、信息熵、F1-measure和混淆矩阵可视化来综合评估聚类的质量.结果表明,在大规模人脸聚类的情况下,卷积神经网络特征融合K-means的人脸聚类算法速度和准确率均优于CFSFDP算法.这一结论对大规模人脸聚类的实际应用具有重要的指导意义. 相似文献
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龙羊峡水电站1#、2#排洪渠流域,植被稀少,地表裸露,多砾石,为干旱山区地形,极易引发山洪。将经进厂交通洞由尾水平台侵入厂房,危及龙羊峡水电站的安全。文章简介了该排洪渠流域概况以及遇超标准洪水时的判断与处理方案和计算。 相似文献
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对宁钢1号高炉长寿管理工作进行了总结。在生产实践中,通过建立高炉长寿管理体系,加强操业和作业管理,强化炉体维护,高炉长寿管理由被动防守变为主动预防,实现了在不控制冶炼强度、不加钛矿等护炉剂的情况下,侧壁温度安全受控的目标。 相似文献
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