| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 亲属关系验证 | 第11-12页 |
| 1.2.2 家庭照片识别 | 第12-13页 |
| 1.3 存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究内容与结构 | 第14-17页 |
| 第二章 相关理论及方法综述 | 第17-29页 |
| 2.1 图像中的人物关系及其表征 | 第17-18页 |
| 2.2 亲属关系识别算法综述 | 第18-25页 |
| 2.2.1 基于度量学习的亲属关系识别算法 | 第18-21页 |
| 2.2.2 基于相似度学习的亲属关系识别算法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 基于特征设计或特征学习的亲属关系识别算法 | 第22-24页 |
| 2.2.4 基于其他方法的亲属关系识别算法 | 第24-25页 |
| 2.2.5 亲属关系识别在社交媒体中的应用 | 第25页 |
| 2.3 家庭合照识别方法 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于遗传学原理的父母与孩子间亲属关系验证算法 | 第29-43页 |
| 3.1 引言 | 第29-31页 |
| 3.2 亲属关系识别算法 | 第31-36页 |
| 3.2.1 父母与孩子间脸部特征的遗传过程建模 | 第31-33页 |
| 3.2.2 寻找父母特征组合与孩子特征间的最短距离 | 第33-35页 |
| 3.2.3 特征设计与特征选择 | 第35-36页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第36-41页 |
| 3.3.1 实验数据库与实验设定 | 第36-38页 |
| 3.3.2 有监督的父母与孩子间亲属关系验证实验结果与分析 | 第38页 |
| 3.3.3 无监督的父母与孩子间亲属关系验证实验结果与分析 | 第38页 |
| 3.3.4 算法可视化 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于多示例学习的家庭合照与非家庭合照分类算法 | 第43-61页 |
| 4.1 引言 | 第43-45页 |
| 4.2 合照分类算法流程 | 第45-56页 |
| 4.2.1 多示例学习算法 | 第45-46页 |
| 4.2.2 多示例提升树算法 | 第46-49页 |
| 4.2.3 基于人脸表示的局部亲属关系(Kinship)特征设计 | 第49-52页 |
| 4.2.4 基于人物排列结构的局部几何(Geometry)特征设计 | 第52-54页 |
| 4.2.5 基于场景的局部语义(Semantic)特征设计 | 第54-56页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第56-60页 |
| 4.3.1 实验数据库与实验设定 | 第56-57页 |
| 4.3.2 合照分类实验结果比较与分析 | 第57-58页 |
| 4.3.3 特征算法性能分析 | 第58-59页 |
| 4.3.4 梯度提升树并行性能分析 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 未来研究方向 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和成果 | 第73页 |
