【摘 要】
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随着多媒体技术的不断发展,视频成为人们获取信息的主要形式。从海量视频中提取人物社交关系并构建社交关系网络,能够快速、有效地挖掘出大规模视频数据中的深层语义信息。本课题对大规模视频数据中社交关系网络构建方法进行研究探索,主要包括以下三个方面工作。第一,提出了一种基于语义物体的视频人物社交关系提取方法(TSM),以解决相关研究中语义物体特征缺失的问题。首先,通过提取时空特征和语义物体信息,获得了丰富的
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随着多媒体技术的不断发展,视频成为人们获取信息的主要形式。从海量视频中提取人物社交关系并构建社交关系网络,能够快速、有效地挖掘出大规模视频数据中的深层语义信息。本课题对大规模视频数据中社交关系网络构建方法进行研究探索,主要包括以下三个方面工作。第一,提出了一种基于语义物体的视频人物社交关系提取方法(TSM),以解决相关研究中语义物体特征缺失的问题。首先,通过提取时空特征和语义物体信息,获得了丰富的视频特征表示。然后,利用可传播的知识图谱来捕捉语义物体与视频场景之间的交互。最后引入注意力机制来衡量每个语义物体在不同场景中的有效性。大量对比实验验证了 TSM模型在视频人物社交关系提取任务上的准确性。第二,提出了一种基于Spark的视频人物社交关系网络的并行化构建方法。为解决目前视频社交网络构建中边的属性缺失的问题,提出了兼顾边权重和属性的网络构建方法,通过人物社交关系提取结果进行边的属性和权重的赋值。为解决大规模视频数据中社交关系网络构建的挑战,提出了网络构建过程的并行化策略,从多个粒度将视频社交关系网络构建过程并行化。最后,设计实验验证了并行化网络构建模型的性能。第三,将本课题所提出的算法与功能集成到大数据分析平台BDAP中,扩充系统中视频处理相关的功能。对相关组件进行了详细设计,并对视频社交关系提取和社交关系网络构建等模块进行了功能测试,验证了平台所集成组件的功能的有效性与可用性。
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