秩距离

资 源 简 介

秩距离

详 情 说 明

秩距离是一种基于聚类算法的新型人脸标注距离度量方法。其核心思想源于一个有趣的观察：同一个人的人脸图像通常在特征空间中拥有大量共享的顶级邻居，而不同人的人脸则表现出显著的邻居差异。

该方法通过分析特征空间中数据点的邻居排名关系来定义相似性。与传统欧氏距离直接计算特征向量差异不同，秩距离更关注样本在局部邻域内的相对位置关系。具体实现时，算法会为每个样本构建一个排序列表，记录其最近邻的次序，然后通过比较两个样本的排序列表来计算相似度。

在人脸识别应用中，这种基于邻居排名的距离度量展现出独特优势。它能有效捕捉人脸特征的拓扑结构，对光照、表情等非身份因素的变化表现出更强的鲁棒性。实验表明，当结合聚类算法使用时，秩距离可以显著提高人脸标注的准确率，特别是在处理大规模人脸数据集时效果更为明显。