基于Adaboost-BP神经网络的图像情感分类方法研究

面对图像迅速增长的局面和用户检索图像的要求,依靠先进的技术提取图像蕴含的情感语义并对其分类正是当前各行业急需解决的问题.为此,以自然风景图像为例,提出了一种基于Adaboost-BP神经网络的图像情感语义分类方法,通过OCC情感模型描述图像的情感,使用Adaboost算法组合15个BP神经网络弱分类器的输出,构建强分类器,旨在提高图像情感语义分类的效率.使用百度图片频道上下载的600张自然风景图像进行训练和测试,实验通过与BP神经网络方法测试结果相比较,取得了良好的分类效果,可为更多类型的图像情感自动分类打好基础,具有一定的实用价值.     

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.     

基于颜色、形状的情感图像检索

图像所含的内容丰富多彩,是用物理特征无法完整表达的.目前常用的图像检索技术是基于内容的图像检索,检索出的图像在某些程度上无法满足用户的需求.提出了一种基于颜色和形状的情感图像检索方法,讨论了图像的物理特征--颜色和形状的提取与表达.分析不同颜色、特征所激起人的不同情感的反应,建立情感库,用模糊神经网络建立底层物理特征到高层语义特征的联系,实现基于情感语义的图像检索,实现真正的以人为主导的信息检索,提高人机交互的和谐性和检索效率.     

基于相关反馈的文物图像语义标注

目的 通过研究基于相关反馈的文物图像语义标注问题,以克服图像检索领域内的"语义鸿沟".方法 在标注过程中介入人机交互,以此来改进标注的准确率与效率.算法首先通过相关反馈构建语义相似性矩阵,进而通过语义聚类实现语义标注.结果 在对文物图像的标注试验中,获得了较好的标注准确率与效率.结论 基于相关反馈的图像语义标注较自动语义标注具有更大优势.     

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。     

基于三元词组模式的微博情感分类方法

针对微博的倾向性分析问题,提出了一种基于三元词组模式的情感分类方法。该方法通过构造情感词典及微博的三元词组模式,对未标注语料自动进行情感评分并标注情感极性,然后使用自动标注的语料训练得到情感分类器。在测试集上的实验结果表明,使用无人工参与标注的训练语料达到了79.26%的测试正确率。     

一种基于概率粗糙集模型的图像语义检索方法

针对目前图像数据信息量大、检索不易和人们对图像检索习惯于对图像概念语义进行检索的难题,本文将概率粗糙集理论和图像的语义标注技术引入图像的信息检索中,提出了一种基于朴素贝叶斯理论和概率粗糙集模型的图像语义信息检索模型.首先,针对图像库中的图像构造精确标注词空间,并通过朴素贝叶斯理论对图像进行精确标注和模糊加权标注.将概率...     

图像多标签学习综述

图像语义标签的自动标注技术是当前信息检索领域的热点问题.图像标注本质上是一个机器学习问题,即如何根据图像的视觉内容推导图像的语义标签.综述了图像标注的发展和现状,并对目前比较流行的图像标注算法进行深入的讨论和比较研究.最后提出一种目前较新且值得深入研究的基于稀疏编码的图像标注算法.     

基于开放环境下行为学实验的图像情感语义数据分析

网络技术的发展和图像获取设备的普及导致数字图像迅速增长,依靠先进的技术获取并分析图像蕴含的情感语义正是当前各行业急需解决的问题,过去封闭的行为学实验环境限制了图像情感语义数据的获取.基于开放环境制作了一个行为学实验平台,选取大学生作为被试获取图像情感语义数据,使用主成分分析法分析获取的数据.实验结果表明,开放环境下的行为学实验获取的数据非常有效,经过分析,可表达图像三分之二的情感语义信息,可为今后实现有效的图像情感语义分类和检索打好基础,具有一定的实用性.     

基于模糊集的网络新闻评论的情感特征提取研究

介绍了情感分析中情感特征提取的难点,提出了利用模糊理论和语义模糊化对提取的特征词进行扩充,建立模糊情感语料库,通过与基于句法分析的词性选取的特征词组成的情感特征词典作对比实验,说明模糊理论适合用于网络新闻评论中情感特征词库的提取和扩充.