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视频人物社交关系抽取的关键技术研究[D] 吕金娜 北京邮电大学 2019,
基于图像和视频信息的社交关系理解研究综述
被引：18
作者：
王正
[1
,2
]
吴斌
[1
,2
]
王文哲
[1
,3
]
滕一阳
[1
,3
]
帅杰
[4
]
肖云鹏
[5
]
白婷
[1
,6
]
机构：
[1] 北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室
[2] 北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)
[3] 北京邮电大学计算机学(院国家示范性软件学院)
[4] 合肥工业大学媒体计算实验室
[5] 重庆邮电大学网络与信息安全技术重庆市工程实验室
[6] 北京邮电大学计算机学院国家示范性软件学院
来源：
基金：
国家重点研发计划;
关键词：
多媒体特征抽取;
图像内容理解;
视频内容理解;
社交关系理解;
多元关系判定;
社交理解应用;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
摘要：
随着多媒体技术的快速发展,互联网上涌现了大量的文本、图像、视频、音频等多媒体数据.多媒体数据的特点表现为形式上多源异构、语义上互相联系.基于多媒体信息的社交关系理解是利用各种手段和方法从海量异构的多媒体数据中挖掘出有价值的信息,帮助人们快速地理解多媒体信息中的社交关系,促进多媒体内容理解、人物追踪、知识图谱的构建等多媒体数据检索和智能商业服务的发展.图像和视频是多媒体信息的重要组成部分,基于图像和视频信息的社交关系理解研究逐渐引起了学术界和工业界的广泛关注.本文主要对近年来基于图像和视频信息的社交关系理解的分类和研究现状进行总结.首先,给出问题定义并对基于图像和视频信息的社交关系理解过程进行介绍.其次,从图像和视频两个角度概括总结社交关系理解的主要研究现状.然后,在介绍已有的图像和视频数据集的基础上,对现有的主要算法进行比较分析.最后,对基于图像和视频信息的社交关系理解中的主要问题和挑战作进一步阐述.本文旨在为感兴趣的研究人员提供有益的参考,帮助其更全面地了解基于图像和视频信息的社交关系理解的研究现状,推动该领域的进一步发展.
引用
收藏
页码：1168 / 1199
页数：32
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