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
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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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