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社交媒体中亲属关系的挖掘与识别

张俊康  
【摘要】:亲属关系是社交媒体中最主要的人际关系之一。近年来,基于图像的亲属关系挖掘与识别成为社交媒体分析中一个重要的领域,受到了越来越多的关注。但是,已有的工作存在着很多不足之处,亲属关系识别仍面临着很大的挑战。本文将主要关注该领域中两个具体的问题,即一对父母与一个孩子三人间的亲属关系验证问题,以及家庭照片识别问题(即家庭合照与非家庭合照的分类问题)。本文将对已有的工作进行分析,指出它们的问题,并针对性地提出自己的解决方案。本文主要工作如下:首先,对亲属关系识别任务以及家庭与非家庭照片识别任务的相关工作进行了综述与回顾,将每个任务中的方法进行归类,并介绍了它们的设计思想与核心数学模型。然后,提出了一种基于遗传学原理的父母与孩子间亲属关系验证算法。针对以往算法不符合人脸特征遗传过程的问题,本文以父母到孩子的遗传过程为基础建立数学模型,提出使用父母的线性组合特征与孩子特征间的距离来表示他们之间的亲属关系不相似度;此外,为了符合遗传特征的多尺度特性,本文采用多尺度高维特征表示描述人脸遗传特征。实验结果表明,本文提出的算法取得了良好的验证精度与运行速度。最后,提出了一种基于多示例学习和图像局部特征的家庭合照与非家庭合照分类方法。针对已有工作不能有效利用图像中局部信息的问题,本文提出了三种局部特征算法,分别挖掘合照中的局部亲属关系信息、局部人脸排列结构(几何)信息和局部上下文(语义)信息;并采用多示例学习框架来描述每张照片,对其进行分类。实验结果验证了本文提出算法比以往算法更好的识别性能。


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