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基于关联规则的视频人物关系挖掘方法研究的任务书
任务书
任务名称：基于关联规则的视频人物关系挖掘方法研究
任务描述：
随着近年来视频监控技术的发展，越来越多的安保公司和机构开始采用视频监控系统进行安全监管和管理。视频监控系统中包含了大量的视频数据，其中包含了丰富的人物关系信息，这些信息对于安保公司和机构的安全管理非常重要。因此，本次任务旨在通过关联规则挖掘方法研究视频人物关系，帮助安保公司和机构更好地管理和利用视频监控数据。
任务目标：
本次任务的主要目标是研究基于关联规则的视频人物关系挖掘方法，以实现对视频监控数据中人物关系的自动化挖掘和分析。具体目标如下：
1.收集视频人物关系数据集，包括人物标注和人物属性信息等。
2.研究关联规则挖掘方法，包括频繁项集挖掘、关联规则挖掘等。
3.针对视频人物关系数据集进行关联规则挖掘分析，并得出人物之间的关系规律。
4.设计并实现基于关联规则挖掘的视频人物关系挖掘系统，并进行实验验证和结果分析。
任务步骤：
1.收集视频人物关系数据集
在完成本次任务之前，需要先收集视频人物关系数据集。视频人物关系数据集是指包括了视频监控数据中人物标注和人物属性信息等数据，这些数据用于训练和验证视频人物关系挖掘系统。数据集需包含足够的样本和不同类型的视频数据，以确保实验结果的可靠性。
2.研究关联规则挖掘方法
关联规则挖掘是一种常见的数据挖掘方法，用于挖掘数据集中的相关关系。这种方法对于视频人物关系挖掘也非常适用。在本次任务中，需要研究关联规则挖掘的频繁项集挖掘、关联规则挖掘等方法，并了解其原理和应用场景。
3.进行关联规则挖掘分析
将收集到的视频人物关系数据集进行关联规则挖掘分析，得出人物之间的关系规律。根据提取出的关联规则，可以对视频人物关系进行分析和预测，帮助安保公司和机构更好地管理和利用视频监控数据。
4.设计并实现视频人物关系挖掘系统
根据前面的研究和分析，设计并实现基于关联规则挖掘的视频人物关系挖掘系统，并进行实验验证和结果分析。该系统应具备视频数据导入、处理、挖掘和分析等功能，支持多种挖掘算法和分析方法，并可以根据用户需求进行定制化操作。
任务成果：
完成本次任务后，需要提交以下成果：
1.视频人物关系数据集。
2.关联规则挖掘分析报告，包括相关分析方法和结果。
3.基于关联规则挖掘的视频人物关系挖掘系统，包括系统设计文档、实现代码和用户使用手册等。
4.实验验证和结果分析报告，包括系统性能测试及用户使用反馈等内容。
任务周期：
本次任务周期为两个月，具体分为以下几个阶段：
第一阶段（一周）：收集视频人物关系数据集。
第二阶段（两周）：研究关联规则挖掘方法，了解相关原理和应用场景。
第三阶段（三周）：进行关联规则挖掘分析，得出人物之间的关系规律。
第四阶段（四周）：设计并实现视频人物关系挖掘系统，进行调试和优化。
第五阶段（两周）：实验验证和结果分析，撰写实验报告和用户使用手册。
任务参考文献：
1.W.Quadir,A.Shafiq,andF.Ahmed,“AssociationRuleBasedVideoSurveillanceforSuspiciousEventDetection,”inProceedingsofthe23rdInternationalConferenceonNeuralInformationProcessing,2016.
2.C.LiandX.Liu,“Video-basedTrafficAnalysis:ASurveyofRecentAdvances,”IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,vol.16,no.5,pp.2333-2347,2015.
3.J.Zhang,X.Wu,Y.Wang,andX.Liu,“IntelligentVision-BasedMonitoringTechnologyforSafetyandSecurity,”JournalofIntelligentandRoboticSystems,vol.77,no.1,pp.117-130,2015.
4.H.Yu,Z.Zhang,G.Guo,andS.Guo,“ASurveyofVideoSurveillanceDetectionforSafetyApplications,”IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics-PartC:ApplicationsandReviews,vol.43,no.6,pp.1681-1696,2013.