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视频人物聚类与关联分析研究
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视频人物聚类与关联分析研究
论文目录
 
摘要第1-9页
ABSTRACT第9页
第一章 绪论第10-18页
　　　　1.1 研究背景第10-11页
　　　　1.2 国内外研究现状第11-16页
　　　　　　　　1.2.1 视频人脸聚类研究现状第11-13页
　　　　　　　　1.2.2 社会人物网络构建研究现状第13-16页
　　　　1.3 论文的主要工作第16页
　　　　1.4 论文的组织结构第16-18页
第二章 视频人物聚类和关联分析技术概述第18-29页
　　　　2.1 问题概述第18页
　　　　2.2 视频人物聚类和关联分析研究框架第18-19页
　　　　2.3 视频人脸聚类相关技术第19-24页
　　　　　　　　2.3.1 人脸特征提取第19-22页
　　　　　　　　2.3.2 聚类算法第22-24页
　　　　2.4 视频人物关联分析相关技术第24-28页
　　　　　　　　2.4.1 社会网络的表达第24-26页
　　　　　　　　2.4.2 中心度第26-27页
　　　　　　　　2.4.3 子群分析第27-28页
　　　　2.5 本章小结第28-29页
第三章 基于成对约束的视频人脸聚类方法第29-43页
　　　　3.1 算法总体流程概述第29-30页
　　　　3.2 人脸轨迹获取第30-32页
　　　　　　　　3.2.1 人脸检测第30-31页
　　　　　　　　3.2.2 人脸跟踪第31-32页
　　　　3.3 基于成对约束的视频人脸聚类算法第32-38页
　　　　　　　　3.3.1 构建视频人脸间的成对约束第32-33页
　　　　　　　　3.3.2 基于成对约束的凝聚层次聚类第33-38页
　　　　　　　　3.3.3 聚类结果处理第38页
　　　　3.4 算法有效性检验第38-42页
　　　　　　　　3.4.1 实验设置第38-39页
　　　　　　　　3.4.2 评估聚类算法第39-42页
　　　　3.5 本章小节第42-43页
第四章 基于社会人物网络的视频人物关联分析方法第43-58页
　　　　4.1 算法总体流程概述第43-44页
　　　　4.2 前期准备第44-45页
　　　　4.3 SRN网络构建第45-49页
　　　　　　　　4.3.1 SRN的定义第45-46页
　　　　　　　　4.3.2 基于时空上下文关系的场景人物重要性分析第46-47页
　　　　　　　　4.3.3 构建SRN网络第47-49页
　　　　4.4 人物关联挖掘第49-52页
　　　　　　　　4.4.1 核心人物确认第49-50页
　　　　　　　　4.4.2 团队识别第50-52页
　　　　4.5 算法有效性检验第52-57页
　　　　　　　　4.5.1 核心人物确认方法检验第52-54页
　　　　　　　　4.5.2 团队识别方法检验第54-57页
　　　　4.6 本章小节第57-58页
第五章 总结与展望第58-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-65页
作者在学期间取得的学术成果第65-67页
附录 A第三章部分实验结果展示第67-68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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