Lifelog數(shù)據(jù)快速自動分類方法的研究與應(yīng)用.pdf

1、近年來，隨著可穿戴技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字化地記錄人們生活的方方面面成為了可能。越來越多的人傾向于以文字、照片以及視頻的方式記錄自己的生活經(jīng)歷，永久地保存在電子設(shè)備中。相比文字記錄而言，照片和視頻等個人的視覺生活記錄在輔助人類記憶，記錄個人經(jīng)歷上起著更重要的作用。
　　本文主要對視覺Lifelog數(shù)據(jù)——由佩戴在人們身上的有自動拍攝功能的感知相機連續(xù)自動捕獲的圖像集合進行分析，并研究自動將Lifelog照片集合分割成易于管理的單元的方法。

2、由于可穿戴相機大概每分鐘拍攝兩張照片，按照一天1000張計算，一個月就是3萬張，一年就是36萬張。如此大規(guī)模的Lifelog照片，對瀏覽及檢索照片也提出了巨大的挑戰(zhàn)?？紤]到一個人—天的經(jīng)歷是由許多不同的事件組成的，將這些Lifelog照片按照事件進行分割，能夠有效地提高瀏覽和檢索的效率，方便人們對大量的Lifelog照片進行管理。
　　針對這個問題，本文研究了現(xiàn)有的將Lifelog照片按照事件分割的方法，并選取不同于現(xiàn)有方法的數(shù)據(jù)

3、源，除了由可穿戴相機獲取的照片以及對應(yīng)的傳感器數(shù)據(jù)以外，還通過手機軟件Moves記錄用戶的活動及位置數(shù)據(jù)。本文根據(jù)由一個用戶用時兩個多月收集到的多種數(shù)據(jù)源分別對Lifelog照片按照事件進行分割，在分析和總結(jié)每種數(shù)據(jù)源各自的分割效果的基礎(chǔ)上，融合多種數(shù)據(jù)源對Lifelog照片集進行分割，并用準確率、查全率和綜合評價指標F1值評價方法的分割效果。實驗結(jié)果表明，本文提出的融合了多源數(shù)據(jù)的自動分割Lifelog照片集的方法是可行有效的，相比現(xiàn)