基于关联规则的视频人物关系挖掘方法研究的开题报告.docx

基于关联规则的视频人物关系挖掘方法研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着视频数据快速增长，如何从海量视频数据中挖掘有价值的信息变得尤为关键。其中，视频人物关系挖掘是一个重要的研究领域，有广泛的应用场景，例如人群管理、安防监控、社交网络等。目前，许多研究已经探索了基于图表示学习、深度学习等算法的视频人物关系挖掘方法，但是对于海量视频数据，这些方法的计算资源和时间非常昂贵，效率较低。
与之相比，基于关联规则的视频人物关系挖掘方法具有建模简单、计算高效的特点，能够处理大规模的数据。关联规则挖掘已经广泛应用于电子商务、社会网络、卫生管理等领域，而且在人物关系挖掘方面也有很好的应用效果，因此本研究将探索基于关联规则的视频人物关系挖掘方法，以期提高视频数据分析的效率和准确性。
二、研究内容和方法
本研究旨在探索基于关联规则的视频人物关系挖掘方法，具体研究内容和方法如下：
1、数据采集与预处理
本研究将采用公开的视频数据集，并使用图像处理技术进行人物识别和跟踪，并对视频进行分割和去噪处理，以提高数据质量。此外，对于人物出现时间较短或行为比较单一的情况，可以考虑过滤掉这些数据，以提高关联规则挖掘的准确性。
2、关联规则挖掘
在数据预处理之后，本研究将使用Apriori算法或FP-growth算法等经典的关联规则挖掘算法，挖掘视频中人物之间的关联规则。具体而言，将人物作为事务，将人物之间的关系作为项，进行关联规则的挖掘。挖掘出的关联规则可以反映人物之间的关系，例如人物之间是否存在合作关系、朋友关系等。
3、关联规则分析和可视化
挖掘出的关联规则需要进行深入分析，以提炼出人物之间更本质的关系，并进行可视化展示。例如，可以对关联规则进行特征提取和聚类分析，or如何通过分析关联规则，发现呈现某些规律，再根据这些规律推出一些洞察式结论或业务价值。此外，将关联规则可视化展示出来，可以帮助用户更好地理解人物之间的关系。
三、预期成果
本研究预期的成果包括以下方面：
1、开发基于关联规则的视频人物关系挖掘算法，并进行验证和评估，以证明该算法在准确性和效率上的优势。
2、发现视频中人物之间更本质的关系，并对关联规则进行深入分析，提炼出具有业务价值的信息。
3、实现关联规则的可视化展示，帮助用户更好地理解人物之间的关系，并提高业务决策的准确性。
四、预期贡献
本研究的预期贡献如下：
1、探索基于关联规则的视频人物关系挖掘方法，为视频数据分析提供了一种新的思路和方法。
2、开发基于关联规则的视频人物关系挖掘算法，并在公开数据集上进行了验证和评估，证明了其在准确性和效率上的优势。
3、发现视频中人物之间更本质的关系，并对关联规则进行深入分析，提炼出具有业务价值的信息。
4、实现关联规则的可视化展示，帮助用户更好地理解人物之间的关系，并提高业务决策的准确性。
五、研究难点
本研究的难点主要有以下方面：
1、如何有效地从视频数据中提取人物信息，包括人物识别、跟踪等。
2、如何将人物之间的关系转换成关联规则的形式，并进行关联规则挖掘。
3、如何进一步分析关联规则，提取出人物之间更本质的关系，并进行可视化展示，以便于理解和决策。
六、研究计划
本研究的计划如下：
1、第一阶段（1个月）：熟悉相关领域的文献和算法，确定研究框架和方案。
2、第二阶段（3个月）：进行数据采集与预处理，包括人物识别、跟踪、视频分割和去噪等。
3、第三阶段（4个月）：开发基于关联规则的视频人物关系挖掘算法，并进行验证和评估。
4、第四阶段（2个月）：分析关联规则，提取出人物之间更本质的关系，并进行可视化展示。
5、第五阶段（2个月）：撰写论文，并对研究成果进行总结和展望。
七、参考文献
[1]ZhangJ,ChenJ,YangX,etal.Humanvisualattentionmodelsforvideosurveillance:anoverview,2019.
[2]WangY,WuY,DaXuL,etal.Asurveyonobjectdetectioninvideosurveillance:advancesandchallenges,2019.
[3]YangY,ZhangZ,LiX,etal.In-depthlearningonvideosurveillance:areview,2018.
[4]LiuJ,TongY,YangX,etal.Personre-identification:asurvey,2019.
[5]ZhangY,WangL,WuQ,etal.Personre-identification:past,presentandfuture,2019.