基于颜色特征的男西装图像情感语义分析

在前期对男西装情感描述研究并建立二维男西装情感因子空间模型的基础上,通过对男西装图像样品的颜色特征(色相冷暖、色彩亮度及对比度)的分析,得出第一个情感因子可以较好地用10维亮度——冷暖模糊直方图解释,第二个情感因子可以利用7维的饱和度——冷暖模糊直方图和图像对比度综合起来解释.研究结果为下一步实现男西装图像情感识别和检索打下基础.     

基于"维量"思想的人工情感模型

借鉴心理学中情感的“维量”分析思想 ,论文提出人工情感模型。该模型的处理对象是人们用来表达情感的形容词 ,如“美丽的” .采用语义量化实验和因子分析的方法建立情感空间 ,并分析情感空间的相似性度量方式 ;抽取图像的感性特征建立特征空间 ,采用支持向量机算法将图像从特征空间映射到情感空间 ,在情感空间内实现图像的情感检索 ,取得了较好地实验结果     

基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析

针对在线医疗评论文本具有行业专业性强、差异性大、不够规范等特点,提出一种基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析方法.利用Word2vec方法构建词向量模型,抽取情感词集合完善医疗服务领域情感词典,根据句法关系识别主题词与情感词的依存关系,引入期望交叉熵因子,建立特征加权词向量模型,分析在线医疗评论的情感倾向.实验结果表明扩充的医疗服务情感词典在分析性能上的准确率、召回率以及F₁值均高于基础情感词典,引入期望交叉熵因子后,基于特征加权词向量的情感分析方法在SVM分类上表现出更好的效果,体现了其在在线医疗评论挖掘领域的良好效用.      

基于因子分析和概率神经网络的情感语义提取

文章首先对当前的情感语义提取技术进行了综合分析,并用颜色及形状特征作为情感特征参数,采用因子分析法建立情感空间模型,再用概率神经网络法实现特征空间到情感空间的映射,最后通过已建立好的情感语义知识库获取视频的情感语义文本描述。     

基于特征融合的图像情感语义识别研究

针对图像情感语义识别中特征提取的问题,提出了一种加权值的图像特征融合算法,并应用于图像情感语义识别。该方法根据不同特征对情感语义的影响不同,在提取出颜色、纹理和形状特征后通过加权融合为新的特征输入量,并用SVM来实现情感语义的识别。实验结果表明,这种算法比单独使用某种图像特征有更高的准确率。     

基于产品特征的领域情感本体构建

研究构建领域情感本体,显式描述产品与产品部件、产品与产品属性之间的语义关系;设计词性模式匹配方法提取特征词和情感词的固定搭配,并采用评论句的极性标签结合否定词典,逆向推测搭配组合的情感极性,建立特征词与情感词的关联关系;进一步设计本体节点匹配规则进行情感分析,提高对电商网站评论文本情感分析的性能. 实验结果表明,领域情感本体的构建有利于消除情感词的领域依赖性及识别评论中的隐性特征.      

基于Wiener滤波,K-L变换和BP网络的数字识别

研究基于传统模板匹配的识别灰度图像中数字的方法.在对大量样本图像模板进行Wiener滤波的基础上,利用K-L变换进行特征提取,用低维子空间描述高维空间中的图像.将低维子空间中的向量加载到BP网络的输入端进行训练,调整神经网络权值.权值稳定后,在网络输入端加载经过预处理的待识别灰度数字图像,在输出端即可得到识别结果.该方法有效地利用了Wiener滤波器以最小方差对原始信号的恢复能力、K-L变换的降维特性和BP学习网络所擅长的数据映射处理能力.     

基于色彩描述的图像情感语义查询

针对图像视觉特征、中间层语义和高层情感语义之间的语义鸿沟,以色彩为代表,提出了图像情感语义查询的框架.在该框架下,利用图像色彩分割结果,通过定义描述色彩语义的自然语言词汇,设计了基于模糊隶属函数的图像色彩语义描述方法,并在此基础上定义了一种查询语言,将人类对图像内容理解的经验与图像色彩语义描述联系起来,实现了图像高层情感语义的查询.实验结果表明,该方法为图像语义研究提供了一种可行的、有效的、可扩展的解决方案.     

扩展语义相似情感词的文本情感分类方法

针对文本情感分类中情感语义特征利用不足、特征降维效果欠佳等影响分类效果的问题,提出了一种通过扩展语义相似的情感词以及引入词语间统计特征的高精度网络评论情感分类方法.该方法利用神经网络Skip-gram模型生成词嵌入,通过词嵌入相似性度量将语义相似的词语扩展为情感特征;再利用词语间的统计特征进行特征降维;通过多个弱分器加权构建Adaboost分类模型实现网络评论情感分类.基于酒店评论和手机评论公开测试集进行实验,结果表明其情感分类的正确率分别达到90.96%和93.67%.方法扩展语义相似情感词有利于丰富文本情感语义特征,引入词语间的统计特征有更好的特征降维效果,可以进一步提升文本情感分类的效果.      

基于多标签核判别分析的人脸身份与性别识别方法

为解决多标签线性判别分析(MLDA)方法在非线性维数约简方面的局限性,提出了一种多标签核判别分析(MKDA)方法,并将其用于人脸的身份与性别识别中.该方法的基本思想是通过非线性映射将训练样本从输入空间映射到高维核特征空间中,并在该特征空间中进行基于MLDA的数据降维.在身份和性别识别中,首先采用MKDA方法对人脸图像特征向量进行降维,获取判别特征矢量集;其次,为每幅人脸图像赋予一个表征身份和性别的多标签类别矢量;最后,采用减秩回归模型(RRR)描述判别特征矢量与多标签类别矢量之间的回归关系,并利用该模型进行未知人脸的身份和性别识别.AR人脸数据库上的实验结果表明:在人脸身份和性别识别中,MKDA方法的识别率高于传统核判别分析(KDA)方法.     

基于多尺度特征融合的图片情感分布学习

视觉情感分析旨在分析人们对视觉刺激的情感反映,近年来受到了共享平台和网络社交等多媒体视觉数据相关领域的关注.传统的图片情感分析侧重于单标签的情感分类,忽略了图片表达的情感的复杂性和图像潜在的情绪分布信息,不能体现出图片所表达的不同情绪之间的相关性.针对以上问题,首先采用ViT和ResNet网络进行全局和局部融合的多尺度情感特征提取,通过主导情绪分类和标签分布学习进行图片情感识别,充分表征图片的复杂情感.在公开的Flickr_LDL数据集和Twitter_LDL数据集上取得了显著的效果,证明了提出方法的有效性.     

基于表情符号和情感词的文本情感分析模型

文本情感分析是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。文本中的表情符号也能表达一定的情感。针对情感分析研究时先去除包含表情符号在内的停用词这一方法,本文在判断情感倾向性时考虑情感词和表情符号的共同作用,提出了一个包含表情符号的文本情感分析模型。通过设置一定阈值,可以对社交网络中过激情感进行实时监测。     

冬奥会申办成功对北京旅游目的地感知形象的影响

运用GooSeeker软件, 在马蜂窝、携程和途牛等知名旅游UGC平台上爬取游客赴北京的网络游记, 并借助ROST CM 6.0和 ROST EA软件, 对网络文本内容进行内容分析和情感分析, 探究获冬奥会举办权对北京旅游目的地形象的影响, 得到如下结果。1) 申办冬奥会成功后, 北京关于“冬奥会”的形象特征得到一定程度的凸显, 但凸显程度不高。2) 申奥成功前后游客感知北京旅游目的地形象的维度具有差异性: 申奥成功前, 游客目的地形象感知主要体现在地方氛围、吸引物、交通和奥运场馆; 申奥成功后, 游客目的地形象感知主要体现在地方氛围、吸引物、旅游服务和国际化形象。3) 游客情感以积极情感为主, 中性情感为辅, 整体上趋于中性化。     

基于视觉语义与RSSVM的图像检索

以图像的视觉语义为基础,设计了一种新的空间转换模型,提出了一种新的图像语义描述方法.首先,采用NCut方法对图像进行分割,提取每个区域的颜色、纹理与形状等视觉特征;再用K-Means聚类方法对训练集中所有的视觉特征进行聚类,称聚类中心为视觉语义(Visual Semantic,VS),用来构造投影空间;然后通过所定义的非线性函数,将每幅图像向投影空间作映射,得到图像的投影特征;最后,为了提高分类器的训练效率与性能,先采用RS(粗糙集)方法对投影特征进行属性约简,再用支持向量机(SVM)进行学习和分类.基于Corel图像集的对比实验结果表明,该方法性能受聚类数的影响不大,鲁棒性强,且性能优于其它方法.     

基于情感轮和多任务卷积神经网络的图像情感分布学习

图像情感分布学习可以对多种情绪同时进行建模,但现有的模型缺乏有效的方法直接考虑情绪之间的相关性.针对这一问题,该文提出一种基于情感轮和多任务卷积神经网络(EW-MTCNN)的图像情感分布学习模型,通过先验知识模块将心理学情感知识直接引入到深度神经网络中.基于Mikel's情感轮定义成对情绪之间的相关性,EW-MTCNN模型采用多任务卷积神经网络学习情绪之间的相关性信息,同时优化情感分布预测和情绪分类任务.EW-MTCNN模型由3个模块组成,3个模块分别是图像特征提取层、情感轮先验知识层和多任务损失层.在情感分布数据集(Emotion6)和单标签数据集(Artphoto)上进行对比实验的结果表明:EW-MTCNN模型在情感分布预测与情绪分类任务上比其他情感分布学习方法具有更优的性能.     

基于情感的家庭音乐相册自动生成研究

随着互联网以及社交网络的发展,电子相册逐渐成为应用广泛的基础服务之一,而如何提高相册的用户体验变得尤为重要.本文提出基于情感的家庭音乐相册自动生成研究,旨在解决为用户喜爱的音乐自动推荐与其情感表达相近的相册图片问题.本文从音乐和图像蕴含的情感出发,音乐上选取梅尔频率频谱系数(MFCC)和相关谱感知线性预测(RASTA-PLP)特征,图像上选取比较直观的颜色特征.在算法上使用了核化典型相关分析(KCCA)方法,该算法解决了图像特征与音乐特征之间异构和跨模态的特征融合问题,实现了音乐相册的自动生成.在实验中,客观评测结果表明,采用KCCA方法在查准率方面高于纯CCA方法;在主观评测中KCCA获得69.45%的满意度,与人工推荐的评价结果(78.09%)比较接近,高于随机推荐和CCA方法的满意度.     

李清照词中的情与景新论

李清照是中国南宋时期著名的女词人,被后人誉为词中皇后。李清照词是从其切身的生活感受出发,进行艰苦的艺术构思,抒发了自己的真情实感。借景抒情、寓情于景和情景融合是李清照词用以抒发情感的主要方式,由此可以感悟作者的心与志。     

采用图像处理技术客观评价织物悬垂性能

图像处理技术对织物悬垂图像作一系列处理后,计算表达织物悬垂性能的指标值,然后运用主因子分析方法找出对评价织物悬垂性能影响最大的指标,并以这些指标作为最终评价织物悬垂性能的指标.