基于图像的社会关系识别研究综述

• 作者: 卿粼波 高建军
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 社会关系 关系识别 计算机视觉 机器学习 图像分类
• 年，卷（期）: 2019,（21）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 35-44
• 页数: 10页
• 分类号: TP181
• 字数: 10305字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1908-0308

摘要

社会关系是人们在共同的物质和精神活动过程中所结成的相互关系的总称.目前已有相关的工作对其进行了研究,其中涉及到关系社会学、人脸识别、表情识别、动作识别、场景识别和物体检测等相关领域.从不同划分方法下的社会关系出发,通过总结相关研究将社会关系从简单到复杂,将其划分成4类:kinship、groups、activities &interactions和detailed relationship.阐述了对于几种不同关系划分在识别时所用到的特征提取及其分类方法,主要分为传统机器学习和深度学习两个模块.然后对不同的模型所使用到的相关数据集和机制进行了介绍,并对各个模型的结果、优缺点和适用范围进行了分析,最后对社会关系识别未来的研究方向及应用前景进行了探讨.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卿粼波	四川大学电子信息学院	181	565	11.0	15.0
2	高建军	四川大学电子信息学院	1	1	1.0	1.0