Кластеризация изображений лиц

В работе предложен алгоритм многошаговой кластеризации изображений лиц, предназначенный для разбиения исходной коллекции на группы похожих изображений. В основу алгоритма положена кластеризация мер близости между сегментированными по яркости изображениями. В качестве мер близости использованы евклидово расстояние и расстояние Кульбака–Лейблера. Сегментация яркости изображений и кластеризация мер их близости осуществлялись с помощью программной модели рекуррентной нейронной сети. Приводятся результаты экспериментальных исследований предложенного подхода.