基于问卷调查方式和深度学习方法的社交网络中图像隐私决策研究

社交网络论文 隐私保护论文 数字图像论文
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致谢第7-8页
摘要第8-9页
ABSTRACT第9-10页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 课题背景第15-16页
    1.2 研究现状及意义第16-20页
        1.2.1 社交网络隐私保护研究现状第16-17页
        1.2.2 社交网络中图像隐私保护研究现状第17-19页
        1.2.3 研究意义第19-20页
    1.3 课题来源及内容组织第20-21页
        1.3.1 课题来源第20页
        1.3.2 内容组织第20-21页
第二章 相关工作第21-31页
    2.1 社交网络图像隐私决策研究第21-22页
        2.1.1 社交网络隐私定义及观点第21页
        2.1.2 基于人机交互的社交网络图像的隐私决策调研第21-22页
        2.1.3 基于一般性机器学习的社交网络图像隐私决策研究第22页
    2.2 基于深度学习的图像理解第22-29页
        2.2.1 基于深度学习的图像识别第23-25页
        2.2.2 基于深度学习的目标检测第25-27页
        2.2.3 基于深度学习的图像视觉关系检测第27-29页
    2.3 社交网络中隐私决策模型的局限性第29-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第三章 社交网络中数字图像隐私决策和访问控制问卷调查第31-46页
    3.1 调研问题及问卷设计第31-33页
        3.1.1 问卷调查的目的第31-32页
        3.1.2 主要调查问题及调查问卷设计第32-33页
    3.2 调研过程及结果分析第33-43页
        3.2.1 Q0(基本情况)部分第34-35页
        3.2.2 Q1(共享问题)部分第35-37页
        3.2.3 Q2(偏好问题)部分第37-41页
        3.2.4 Q3(担忧问题)部分第41-43页
    3.3 本次调研的主要发现第43-44页
    3.4 本次调查工作的不足之处第44页
    3.5 本章小结第44-46页
第四章 基于深度学习的社交网络中图像隐私决策方法研究第46-59页
    4.1 社交网络隐私决策方法概述第46-49页
        4.1.1 社交网络中图像隐私关系定义第46-47页
        4.1.2 社交网络用户隐私规则定义第47-48页
        4.1.3 图像隐私决策方法框架第48-49页
    4.2 图像隐私关系检测第49-55页
        4.2.1 谓词连接关系的图像集第49-51页
        4.2.2 隐私关系检测与决策第51-54页
        4.2.3 隐私谓词检测训练第54-55页
    4.3 实验结果第55-57页
        4.3.1 实验参数设置和测试指标第55-56页
        4.3.2 实验结果和分析第56-57页
    4.4 本章小结第57-59页
第五章 总结与展望第59-61页
    5.1 总结第59页
    5.2 展望第59-61页
参考文献第61-66页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第66-67页
附录:调查问卷第67-72页
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