社群網路起源於社會科學，探究社群網路的分析技術目的是希望能從複雜的
社群網路中，獲取一些隱藏性資訊。社群網路的分析技術除了被廣泛應用於各個
領域，像是社會學、經濟學與生物學等之外，社群網路的概念也常應用於數位媒
體內容的研究。早期是將社群網路的概念應用於個人相簿分類的管理，近期則較
傾向於電影或影集內容的分析。
基於社群網路的概念應用於個人相簿的管理研究有[01]、[02]、[03]。其中[02]
是針對個人相簿的分類管理，作者們提出一個方法，以推薦排名的方式供使用者
將相同人臉的照片合併做整理，如此可以為使用者省去不少瀏覽人臉資料的時間。
另外，在此方法中，兩人間的關係程度是依據照片中兩人的距離，與照片中的人
數，及相簿中兩人同時出現的頻率來決定。換句話說，當照片中的兩人距離越近、
人數越少，及兩人同時出現的照片越多時，表示兩人關係越密切，反之則越疏遠。
圖 2.1 供使用者手動合併人臉群集的推薦清單
[04]、[05]、[06]是利用社群網路的概念，從事電影內容分析的工作。作者們 認為電影是以故事為導向的，表示人們在觀賞電影時，所關心與感受的是角色之
間的互動過程，而社群網路正適合作為這樣的分析結構。圖 2.2 (a)為他們手動標
記所建立的社群網路，主要是利用角色同時出現在相同場景的次數來量化角色之
間的互動程度，進而建立角色的社群網路。此外，在這些文獻中，作者們認為電
影內容包含人際關係的縮影，所以社群網路亦作為分析以找出主角及 群體
（Community），如圖 2.2 (b)所示。
(a) 社群網路 (b) 主角與群體關係 圖 2.2 社群網路與群體關係示意圖
通常，我們在看完一部電影之後，自然而然可在腦中對電影角色的身份有所
認知，然而對於電腦來說卻是一項艱鉅的難題。因此，在[07]作者們提出一個圖
形匹配（Graph Matching）的方法，使得影片中的人臉關係網路與劇本中的角色
名字關係網路可以相配在一起，來達到角色辨識（Character Identification）的目
的，系統流程如圖 2.3 所示。最後，這個方法能讓使用者在選擇某一個感興趣的
電影角色後，即可觀賞該角色在影片中有出現過的片段。
圖 2.3 角色辨識的系統流程圖
[08]針對個人相簿中的人物做辨識，方法流程如圖 2.4 所示。首先，會準備 一些附有人名資料的照片，然而這些人名資料只能表示有哪些人出現在照片中，
而不能明確指出照片中的人物為誰，所以作者們提出一個 Ambiguous Label
Resolution 演算法來解決人名標記的問題。如此便可從人名標記的照片中，取出 不同人名所對應的人臉資料，同時也能獲取人物同時出現的資訊，來訓練一個分
類器。最後，未標記人名的照片經過分類器處理後，即可在該人物上自動標記可
能所屬的人名。
圖 2.4 個人相簿的人物辨識流程圖