社交多媒体数据语义理解和关联表达
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第17-25页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第17-19页 |
| 1.2 社交多媒体数据研究的关键问题 | 第19-20页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第20-23页 |
| 1.4 本文主要创新点 | 第23页 |
| 1.5 本文结构安排 | 第23-25页 |
| 第2章 国内外研究现状和工作基础 | 第25-35页 |
| 2.1 弱监督学习 | 第25-27页 |
| 2.1.1 数据去噪 | 第25-26页 |
| 2.1.2 噪音鲁棒模型 | 第26-27页 |
| 2.2 特征选取 | 第27-29页 |
| 2.2.1 批处理方法 | 第28页 |
| 2.2.2 在线特征选取 | 第28-29页 |
| 2.3 模型简化 | 第29-31页 |
| 2.4 照片集关联表达 | 第31-32页 |
| 2.5 多摄像头视频关联表达 | 第32-35页 |
| 第3章 弱监督社交多媒体数据语义理解 | 第35-49页 |
| 3.1 弱监督目标识别问题建模 | 第35-36页 |
| 3.2 弱监督相关反馈深度神经网络 | 第36-42页 |
| 3.2.1 经典深度卷积神经网络 | 第36-37页 |
| 3.2.2 相关反馈深度卷积神经网络 | 第37-40页 |
| 3.2.3 相关反馈分析 | 第40-42页 |
| 3.3 实验结果和评估 | 第42-46页 |
| 3.3.1 目标识别 | 第42-45页 |
| 3.3.2 社交图片标注 | 第45-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-49页 |
| 第4章 大规模社交多媒体数据快速处理 | 第49-71页 |
| 4.1 在线特征选取问题建模 | 第49-50页 |
| 4.2 置信度加权二阶在线特征选取 | 第50-52页 |
| 4.3 快速在线特征选取算法 | 第52-57页 |
| 4.3.1 一阶快速在线特征选取算法 | 第53-54页 |
| 4.3.2 二阶快速在线特征选取算法 | 第54-56页 |
| 4.3.3 复杂度分析 | 第56-57页 |
| 4.4 置信度加权多类二阶在线特征选取 | 第57-58页 |
| 4.5 实验结果和评估 | 第58-65页 |
| 4.5.1 实验设置 | 第58页 |
| 4.5.2 合成数据集实验评估 | 第58-61页 |
| 4.5.3 中等规模真实数据集实验评估 | 第61-62页 |
| 4.5.4 物体识别实验评估 | 第62-64页 |
| 4.5.5 大规模真实数据集实验评估 | 第64-65页 |
| 4.6 深度卷积神经网络模型简化 | 第65-69页 |
| 4.6.1 卷积层参数简化 | 第66-67页 |
| 4.6.2 基于在线特征选取的模型简化 | 第67-68页 |
| 4.6.3 实验结果和评估 | 第68-69页 |
| 4.7 本章小结 | 第69-71页 |
| 第5章 基于主题的照片集故事化表达 | 第71-85页 |
| 5.1 主要问题与系统框架 | 第71页 |
| 5.2 照片集分析与梳理 | 第71-74页 |
| 5.2.1 事件检测 | 第72-73页 |
| 5.2.2 照片筛选 | 第73-74页 |
| 5.3 照片集故事合成 | 第74-80页 |
| 5.3.1 语义理解 | 第75页 |
| 5.3.2 风格选取 | 第75-76页 |
| 5.3.3 生成视频片段 | 第76页 |
| 5.3.4 音乐分析 | 第76-77页 |
| 5.3.5 故事合成 | 第77-80页 |
| 5.4 实验结果和评估 | 第80-83页 |
| 5.4.1 事件检测和关键照片选取评估 | 第81-82页 |
| 5.4.2 照片集故事合成评估 | 第82-83页 |
| 5.5 本章小结 | 第83-85页 |
| 第6章 移动多摄像头视频自动剪辑 | 第85-105页 |
| 6.1 主要问题 | 第85-86页 |
| 6.2 可计算视频剪辑语法 | 第86-89页 |
| 6.2.1 用户调研 | 第86-87页 |
| 6.2.2 视频剪辑调研结果 | 第87-88页 |
| 6.2.3 音频剪辑调研结果 | 第88页 |
| 6.2.4 可计算视频剪辑语法 | 第88-89页 |
| 6.3 移动多摄像头视频自动剪辑系统 | 第89-96页 |
| 6.3.1 系统框架 | 第89-91页 |
| 6.3.2 音频剪辑 | 第91-92页 |
| 6.3.3 镜头切换点检测 | 第92-93页 |
| 6.3.4 视频镜头选取 | 第93-96页 |
| 6.4 实验结果和评估 | 第96-104页 |
| 6.4.1 数据集 | 第97-98页 |
| 6.4.2 实验设置 | 第98-99页 |
| 6.4.3 音频剪辑评价 | 第99-100页 |
| 6.4.4 切换点检测评估 | 第100-101页 |
| 6.4.5 视频剪辑评估 | 第101-104页 |
| 6.5 本章小结 | 第104-105页 |
| 第7章 总结与展望 | 第105-109页 |
| 7.1 本文总结 | 第105-106页 |
| 7.2 研究工作展望 | 第106-109页 |
| 参考文献 | 第109-121页 |
| 致谢 | 第121-123页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第123-124页 |
