論文の概要: Face Clustering for Connection Discovery from Event Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01092v1
• Date: Sun, 3 Sep 2023 06:06:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 21:33:23.332730
• Title: Face Clustering for Connection Discovery from Event Images
• Title（参考訳）: イベント画像からの接続発見のための顔クラスタリング
• Authors: Ming Cheung
• Abstract要約: ソーシャルグラフは、リコメンデーションやコミュニティ検出など、多くのアプリケーションで有用である。 イベントイメージはまた、参加者間のインタラクションをキャプチャし、そこからソーシャルなつながりを発見し、ソーシャルグラフを形成する。 本稿では,イベント画像から社会的つながりを発見するシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9181612035055007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social graphs are very useful for many applications, such as recommendations and community detections. However, they are only accessible to big social network operators due to both data availability and privacy concerns. Event images also capture the interactions among the participants, from which social connections can be discovered to form a social graph. Unlike online social graphs, social connections carried by event images can be extracted without user inputs, and hence many social graph-based applications become possible, even without access to online social graphs. This paper proposes a system to discover social connections from event images. By utilizing the social information from even images, such as co-occurrence, a face clustering method is proposed and implemented, and connections can be discovered without the identity of the event participants. By collecting over 40000 faces from over 3000 participants, it is shown that the faces can be well clustered with 80% in F1 score, and social graphs can be constructed. Utilizing offline event images may create a long-term impact on social network analytics.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルグラフは、リコメンデーションやコミュニティ検出など、多くのアプリケーションで非常に有用である。 しかし、データ可用性とプライバシーの懸念から、大手ソーシャルネットワーク事業者にのみアクセス可能である。 イベントイメージはまた、参加者間のインタラクションをキャプチャし、そこからソーシャルなつながりを発見し、ソーシャルグラフを形成する。 オンラインのソーシャルグラフとは異なり、イベントイメージが持つソーシャル接続はユーザ入力なしで抽出できるため、オンラインのソーシャルグラフにアクセスしなくても多くのソーシャルグラフベースのアプリケーションが可能になる。 本稿では,イベント画像から社会的つながりを発見するシステムを提案する。 共起などの画像からの社会的情報を利用して、顔クラスタリング手法を提案し、実装し、イベント参加者の同一性なしに接続を見つけることができる。 3000人以上の参加者から4000万以上の顔を集めることで、F1スコアの80%で顔がうまくクラスタ化され、社会グラフが構築できることが示された。 オフラインのイベントイメージを利用することは、ソーシャルネットワーク分析に長期的な影響をもたらす可能性がある。

関連論文リスト

• From a Social Cognitive Perspective: Context-aware Visual Social Relationship Recognition [59.57095498284501]
  我々は,textbfContextual textbfSocial textbfRelationships (textbfConSoR) を社会的認知の観点から認識する新しいアプローチを提案する。 画像ごとの社会的関係を考慮した社会認識記述言語プロンプトを構築した。 印象的なことに、ConSoRは従来の手法を上回り、Person-in-Social-Context(PISC)データセットでは12.2%、Person-in-Photo-Album(PIPA)ベンチマークでは9.8%向上している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T16:02:28Z)
• Social-LLM: Modeling User Behavior at Scale using Language Models and Social Network Data [13.660150473547766]
  本稿では,ユーザ検出タスクにおけるソーシャルネットワークデータのモデリングに適した新しいアプローチを提案する。 提案手法は,局所的なソーシャルネットワークのインタラクションを,大規模言語モデルの能力と統合する。 実世界の7つのソーシャル・ネットワーク・データセットにまたがって、我々の手法を徹底的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-31T05:13:13Z)
• Heterogeneous Social Event Detection via Hyperbolic Graph Representations [34.26557506523149]
  社会的な出来事は社会のダイナミクスを反映しており、ここでは自然災害や緊急事態に大きな注目を集めている。 ヘテロジニアスなソーシャルメディア環境から社会的事象を検出するための2つの双曲グラフ表現に基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T23:41:14Z)
• Streaming Social Event Detection and Evolution Discovery in Heterogeneous Information Networks [90.3475746663728]
  イベントは現実世界やリアルタイムで行われており、社会集会、祝祭、影響力のある会議、スポーツ活動などのイベントのために計画や組織化が可能である。 ソーシャルメディアプラットフォームは、トピックの異なる公開イベントに関する多くのリアルタイムテキスト情報を生成する。 しかし、異質なテクスチャやメタデータがあいまいであることが多いため、社会イベントの採掘は困難である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-02T02:13:10Z)
• PHASE: PHysically-grounded Abstract Social Events for Machine Social Perception [50.551003004553806]
  私たちは、物理的に根拠のある抽象的なソーシャルイベント、フェーズのデータセットを作成します。 フェーズは人間の実験によって検証され、人間は社会出来事において豊かな相互作用を知覚する。 ベースラインモデルとして,最新のフィードフォワードニューラルネットワークよりも優れたベイズ逆計画手法SIMPLEを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-02T18:44:57Z)
• Graph-Based Social Relation Reasoning [101.9402771161935]
  社会関係認識のためのグラフ関係推論ネットワーク(GR2N)を提案する。 本手法は,社会関係グラフの構築による連関関係推定のパラダイムを考察する。 実験結果から,本手法は合理的で一貫した社会関係グラフを生成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-15T03:01:11Z)
• Zooming Into Video Conferencing Privacy and Security Threats [0.0]
  ビデオ会議のユーザーは、セキュリティとプライバシーの脅威に直面している。 ビデオ会議の公開イメージを数千枚集めるのは比較的容易である。 ソーシャルメディアデータによる顔画像データの相互参照は、参加者をさらなるプライバシーリスクに陥らせる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-02T12:31:54Z)
• Recursive Social Behavior Graph for Trajectory Prediction [49.005219590582676]
  我々は、グループベースのアノテーションによって管理される社会表現を、再帰的社会行動グラフと呼ばれる社会行動グラフに定式化する。 再帰的社会行動グラフ(Recursive Social Behavior Graph)のガイダンスにより、EDHおよびUCYデータセットにおける最先端の手法をADEの11.1%、FDEの10.8%で上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-22T06:01:48Z)
• Predicting event attendance exploring social influence [0.5134435281973136]
  イベント出席者に対する友人の社会的影響をモデル化することを提案する。 利用者の出席度を推定するために,ソーシャルグループ構造以外の非タグ付き投稿を考察する。 演奏評価は2つの大音楽祭データセットを用いて行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-16T20:03:29Z)
• I Know Where You Are Coming From: On the Impact of Social Media Sources on AI Model Performance [79.05613148641018]
  我々は、異なるソーシャルネットワークのマルチモーダルデータから学習する際、異なる機械学習モデルの性能について検討する。 最初の実験結果から,ソーシャルネットワークの選択がパフォーマンスに影響を及ぼすことが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-05T11:10:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。