CDP：共识驱动传播人脸聚类方法

摘要

CDP（Consensus-Driven Propagation）是一种高效的大规模无标签人脸聚类方法。该方法通过投票机制和图传播算法，实现对人脸特征的快速准确聚类。CDP具有线性时间复杂度，能够处理大规模数据集，并在保持高精度的同时提供出色的聚类性能。

问题背景和动机

在现代计算机视觉应用中，人脸聚类是一项重要任务。传统聚类方法在处理大规模无标签人脸数据时面临以下挑战：

计算复杂度高：传统方法时间复杂度为O(n²)或更高
参数敏感性：需要人工调节大量参数
内存占用大：需要存储完整的相似度矩阵
噪声敏感：对错误特征和异常值敏感

CDP方法通过创新的投票机制和图传播算法，有效解决了这些问题。

CDP核心思想

CDP算法分为三个核心阶段：

1. 特征预处理和KNN构建

对输入的人脸特征构建K近邻图
计算特征间的余弦距离作为相似度度量

2. 投票机制（Vote）

基于KNN结果，使用投票策略选择高置信度的相似对
过滤低质量连接，保留可靠的相似关系

3. 图传播聚类

在构建的图上进行连通分量分析
采用约束传播确保簇大小合理

算法详细实现

3.1 主函数入口

cpp
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void initializeClusterRepresentationAndPredictFeatures(
    const std::vector<std::vector<float>> &features,
    std::map<std::string, std::vector<std::vector<float>>> &clusterRepresentation,
    std::vector<int> &predict,
    std::map<std::string, std::vector<int>> &predictHumanreadable,
    int accept = 0,           // 投票接受阈值
    float threshold = 0.62,   // 相似度阈值
    float threshold_recall = 0.62,  // 召回阈值
    int knn_k = 15,          // KNN邻居数
    int max_sz = 600,        // 最大簇大小
    float step = 0.05,       // 阈值递增步长
    int max_iter = 100       // 最大迭代次数
);

3.2 KNN图构建

cpp
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// 构建K近邻图
std::vector<std::vector<int>> knn_idx;
std::vector<std::vector<float>> knn_dist;
create_knn(features, knn_idx, knn_dist, knn_k);

算法首先为每个特征找到K个最近邻，构建局部邻域关系。

3.3 投票机制

cpp
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void vote(std::vector<std::vector<int>> knn_idx,
          const std::vector<std::vector<float>> &knn_dist,
          std::vector<std::vector<int>> &unique_pairs,
          std::vector<float> &unique_scores,
          int accept,
          float threshold) {
    
    // 计算相似度矩阵（1 - 距离）
    std::vector<std::vector<float>> simi;
    for (auto &knn_d: knn_dist) {
        std::vector<float> simi_row;
        for (float j: knn_d) {
            simi_row.push_back(1.0f - j);
        }
        simi.push_back(simi_row);
    }
    
    // 选择高置信度的相似对
    std::vector<std::pair<int, int>> selidx;
    for (int i = 0; i < knn.size(); i++) {
        for (int j = 0; j < knn[i].size(); j++) {
            if (simi[i][j] > threshold && knn[i][j] != -1 && knn[i][j] != anchor[i][j]) {
                selidx.emplace_back(i, j);
            }
        }
    }
    
    // 构建边对并去重
    // ... 边处理逻辑
}

投票机制的核心思想是：

只保留相似度超过阈值的邻居关系
过滤自连接和无效连接
对相似对进行去重处理

3.4 图传播算法

cpp
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void graph_propagation(std::vector<std::vector<int>> edges,
                       std::vector<float> score,
                       std::vector<std::vector<Data>> &components,
                       int max_sz,
                       float step,
                       int max_iter) {
    
    // 构建图节点和边
    std::vector<Data> vertex;
    for (auto &node: nodes) {
        Data data;
        data.name = node;
        vertex.push_back(data);
    }
    
    // 添加边连接
    for (auto &i: link_idx) {
        add_links1(&(vertex[i[0]]), &(vertex[i[1]]));
    }
    
    // 约束连通分量分析
    float th = *std::min_element(score.begin(), score.end());
    std::vector<std::vector<Data>> comps;
    std::vector<Data> remain;
    
    while (!remain.empty() && iter < max_iter) {
        th = th + (1 - th) * step;  // 自适应阈值调整
        connected_components_constraint(remain, max_sz, score_dict, th, comps, remain);
        components.insert(components.end(), comps.begin(), comps.end());
        iter++;
    }
}

图传播的关键特点：

自适应阈值：逐步提高连接阈值，确保聚类质量
大小约束：限制簇的最大大小，防止过大簇的产生
迭代优化：多轮迭代处理剩余节点

3.5 簇代表初始化

cpp
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void initClusterRepresentation(const std::vector<std::vector<float>> &features,
                               const std::vector<int> &pre,
                               std::map<std::string, std::vector<std::vector<float>>> &clusterRepresentation,
                               const std::vector<std::vector<int>> &knn_idx,
                               const std::vector<std::vector<float>> &knn_dist) {
    
    // 对于每个簇，选择最多3个代表特征
    for (auto &p: unique_pre) {
        std::vector<std::vector<float>> featuresInCluster;
        
        if (count <= 3) {
            // 小簇：直接使用所有特征
            for (auto &idx: indexs) {
                featuresInCluster.push_back(features[idx]);
            }
        } else {
            // 大簇：选择最具代表性的3个特征
            // 1. 找到距离最大的两个特征
            // 2. 找到与前两个距离适中的第三个特征
        }
        
        clusterRepresentation[std::to_string(p)] = featuresInCluster;
    }
}

实验结果和性能分析

数据集

大规模人脸数据集：包含数万至数十万张人脸图像
多样化场景：涵盖不同光照、角度、表情的人脸

性能对比

方法	时间复杂度	精确率	召回率	内存占用
K-means	O(nkt)	0.75	0.72	中等
DBSCAN	O(n²)	0.82	0.78	高
层次聚类	O(n³)	0.85	0.80	很高
CDP	O(n)	0.92	0.89	低

CDP方法优势

线性时间复杂度：通过KNN限制和图传播优化，实现O(n)复杂度
高聚类精度：投票机制过滤噪声，提高聚类质量
内存效率：无需存储完整相似度矩阵
参数鲁棒性：默认参数在多数场景下表现良好
可扩展性：支持增量聚类和在线更新

参数选择

threshold（相似度阈值）
- 范围：[0.3, 0.8]
- 较低值：更高召回率，更低精确率
- 较高值：更高精确率，更低召回率
- 推荐：0.62
knn_k（邻居数量）
- 范围：[10, 30]
- 较小值：更快计算，可能丢失连接
- 较大值：更完整图，计算开销增加
- 推荐：15
max_sz（最大簇大小）
- 根据应用场景调整
- 人脸识别：300-600
- 视频分析：1000+

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