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融入模糊理论的SVM在图像情感识别中的应用研究

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计算机科学 2009年第8期36卷 288-290,299页

作者：陈俊杰张大炜李海芳太原理工大学计算机与软件学院太原030024

引入了将模糊理论融入SVM的改进理念,即FSVM,并实现了一种利用FSVM作为分类器且对图像逐层进行分类直至情感语义层面的分类系统,其难点在于建立从图像的低阶图像特征到高阶语义特征之间的映射关系,以及如何选取适合的隶属度函数来确立... 详细信息

引入了将模糊理论融入SVM的改进理念,即FSVM,并实现了一种利用FSVM作为分类器且对图像逐层进行分类直至情感语义层面的分类系统,其难点在于建立从图像的低阶图像特征到高阶语义特征之间的映射关系,以及如何选取适合的隶属度函数来确立测试图片的具体语义类别。实验结果表明,本系统在图像情感识别中确实具有简单、快速、高效等特点,从而证明本系统将图像的语义分类提升到情感层面是成功的。

关键词：模糊理论支持向量机隶属度图像情感识别情感语义

基于多层特征描述及关系学习的智能图像情感识别

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陕西师范大学学报（自然科学版） 2019年第5期47卷 40-48页

作者：杨文武普园媛赵征鹏徐丹钱文华阿曼云南大学信息学院

针对缺少标记的情感图像数据会严重影响卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)性能的问题,利用半监督动态学习的方法建立了大规模的图像情感数据集--Large-scale deep emotion(LSDE)数据集。为了有效弥补图像特征和人类情感... 详细信息

针对缺少标记的情感图像数据会严重影响卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)性能的问题,利用半监督动态学习的方法建立了大规模的图像情感数据集--Large-scale deep emotion(LSDE)数据集。为了有效弥补图像特征和人类情感之间的差异,先将图像目标与背景进行分离,之后使用关系学习网络获得基于前景和背景图像的不同层级间的关系。在LSDE数据集、Twitter2数据集以及ArtPhoto数据集上的实验结果表明,关系学习网络能够有效地提取图像的多层级特征并学习到不同层级特征之间的关系,弥补图像特征和人类情感的差异,提高图像情感识别的准确率。

关键词：图像情感识别多层级图像特征关系学习网络 CNN 人工智能

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基于特征融合的图像情感识别算法研究

基于特征融合的图像情感识别算法研究

作者：康博桂林电子科技大学

学位级别：硕士

随着社交网络平台的快速发展,人们越来越倾向于通过分享图像来表达自己的情感。通过分析图像所传达的情感,不仅可以有效挖掘人们的态度、观点和喜好,而且也可以促进图像检索、风格化图像描述等任务的发展。随着在线共享图像的日益增多,... 详细信息

随着社交网络平台的快速发展,人们越来越倾向于通过分享图像来表达自己的情感。通过分析图像所传达的情感,不仅可以有效挖掘人们的态度、观点和喜好,而且也可以促进图像检索、风格化图像描述等任务的发展。随着在线共享图像的日益增多,图像情感识别越来越受到关注。图像情感识别是通过分析图像中的各种视觉刺激来预测其所引起的人类情感的过程。目前该领域面临的主要问题是:第一,现有方法大多没有考虑对象间关系以及对象与场景间相互作用对图像情感的影响,并且对象间复杂多样的关系难以进行标注;第二,现有方法大都直接对高层语义、中层美学和底层视觉三种特征进行相加、求均值或拼接等操作,却很少考虑三种特征的情感权重。第三,现有方法大都直接利用卷积层和全连接层的简单堆叠来提取三种特征,导致特征包含的情感信息不全面。(1)针对问题一,本文提出一种基于抽象关系场景图的图像情感识别方法。首先构建对象和属性检测器来提取图像中各对象的特征及其属性特征。其次使用对象特征推理对象间的亲密度和抽象关系特征,进而构建抽象关系场景图。再次构建抽象关系图卷积网络用于抽象关系场景图的推理,以得到具有情感因素的对象特征。最后设计渐进式注意力机制对多个对象特征进行融合,进而得到图像的整体对象特征。在三个公开数据集上的实验结果表明,该方法的分类准确率优于现有方法。本方法的创新性在于以下两点:第一,构建抽象关系场景图来初步推理对象间关系,并提出抽象关系图卷积网络来推理抽象关系场景图,以进一步推理对象间关系。第二,提出渐进式注意力机制,其利用对象与场景间相互作用来融合多个对象特征。(2)针对问题二和问题三,本文提出一种基于情感权重融合多层次特征的图像情感识别方法。首先构建特征提取器从图像中提取高层语义、中层美学和底层视觉三种特征。其次设计特征融合模块来计算三种特征的情感权重,并基于情感权重对三种特征进行融合,以得到图像的情感特征。通过充分的实验证明了该方法的分类效果以及区分多个情感类别的能力均较为良好。本方法的创新性在于以下两点:第一,提出特征提取器,其对图像的高层语义、中层美学和底层视觉三种特征进行提取,使得特征包含的情感信息更加全面。第二,提出特征融合模块,该模块在没有情感权重标注信息的情况下,可以得到三种特征的情感权重。为了进一步验证本文所提两种方法的有效性,本文还将两种方法应用到风格化图像描述领域。

关键词：图像情感识别抽象关系场景图图卷积网络注意力机制特征融合

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基于多特征描述的双模式学习图像情感识别

基于多特征描述的双模式学习图像情感识别

作者：杨文武云南大学

学位级别：硕士

图像的情感识别是一项复杂并具有挑战性的研究课题,现在通常将图像情感识别应用于人机交互,舆情分析等方面。如何跨越图像特征和人类情感之间的鸿沟是本课题的主要研究问题。本论文在卷积神经网络的基础上提出了一种基于多特征表达的双... 详细信息

图像的情感识别是一项复杂并具有挑战性的研究课题,现在通常将图像情感识别应用于人机交互,舆情分析等方面。如何跨越图像特征和人类情感之间的鸿沟是本课题的主要研究问题。本论文在卷积神经网络的基础上提出了一种基于多特征表达的双模式学习图像情感识别算法。该算法中利用多特征描述算法提取更为丰富、充足的图像特征来描述图像的情感,同时辅助双模式学习网络来学习不同特征之间的关联,以此来弥补图像的低层基础特征和高层语义信息之间的鸿沟,从而达到跨越图像特征和人类情感之间鸿沟的目的。论文的主要工作如下:1、新的图像情感数据集的建立缺少干净的标记情感图像数据是现在图像情感识别中面临的严峻考验。本文利用关键字从Flickr网站中获取了积极的和消极的两种情感极性的图像数据。利用半监督学习的方法对获得的图像数据进行分类,从而获得具有准确标签的图像数据。2、数据的清洗不管是在使用本文建立的图像情感数据集,还是使用现存公用的图像情感数据集,由于标注过程中图像和对应标签之间相关程度不容易度量的原因,图像情感数据集中还存在图像和对应标签弱相关的问题。本文采用渐进神经网络(PCNN)对图像数据进行清洗,挑选出与标签相关性较强的图像数据。3、图像的多特征描述图像特征在计算机视觉研究领域内是用来描述图像的最有效方式,对于图像情感而言,越为丰富的图像特征能够从更全面的角度描述图像的情感。在本文研究中发现,图像的情感与众多因素有关。首先,图像的前景信息包含图像的目标信息,可以提供高级的语义信息。其次,图像的背景部分因为缺少了图像目标,可以提供一些低层的基础特征,例如颜色,纹理,形状等特征。本文提出的多特征描述算法利用不同深度的卷积神经网络分别提取图像的不同层次的特征来丰富用于描述图像情感的特征。4、弥补图像和情感鸿沟丰富的图像特征是用于描述图像情感的一种基础方式,但是人类情感更加主观,往往需要对这些图像特征进行组合分析后才能理解一幅图像的情感,因此,在图像的特征和人类情感之间还存在巨大的鸿沟需要跨越。本文提出一种双模式学习网络,模拟人类能够同时分析两幅图像的机制,学习不同图像及特征之间的相似点和不同点,以此来弥补低层基础特征和高层语义信息之间的鸿沟。通过学习不同等级特征和信息之间的加强特征,能够有效地提升图像情感识别效果,建立图像特征和人类情感之间的关系。论文通过以上四个方面进行研究。实验结果在本文建立的图像情感数据集,Twitter2 数据集,ArtPhoto数据集以及FlickrDL数据集上验证PCNN网络能够有效筛选出和标签强相关的图像数据,多特征描述算法提供的更为丰富的特征描述有效地改善使用单一特征描述图像情感的问题,双模式学习网络能够帮助建立图像特征和图像情感间的关系。通过以上的算法和方法,能够有效提高图像情感识别的准确率。

关键词：图像情感识别多特征描述双模式学习卷积神经网络

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动漫人脸与图像场景的情感识别研究

动漫人脸与图像场景的情感识别研究

作者：黄俊鸿华南理工大学

学位级别：硕士

增强现实技术（Augmented Reality,AR）融合了虚拟世界和真实世界的信息,并给予了人类超越现实的感官体验,具有广阔的应用场景和市场。虚拟人物与人类的AR交互技术备受人们的期待,可以应用于动漫、游戏、心理治疗等多个领域。目前该交... 详细信息

增强现实技术（Augmented Reality,AR）融合了虚拟世界和真实世界的信息,并给予了人类超越现实的感官体验,具有广阔的应用场景和市场。虚拟人物与人类的AR交互技术备受人们的期待,可以应用于动漫、游戏、心理治疗等多个领域。目前该交互技术只具备了一定的“听”、“说”、“读”、“看”的能力,而没有感受交互者情绪的能力。本文从情感分析的角度出发,研究动漫人脸和真实图像场景的情感识别,为实现虚拟人物和人类AR智能交互提供情感分析基础。本文的主要研究内容如下:（1）提出了一种基于无监督学习的动漫人脸情感识别算法。由于带情感标签动漫人脸数据的缺乏,该方案先将动漫人脸转换至对应的真实人脸,然后利用真实人脸的表情识别模型对转换后的人脸进行情感识别。首先,在动漫转真实人脸任务上,针对现有通用方法转换的人脸出现崩坏现象和不相关的问题,本文提出了一种基于不成对样本训练的动漫到真实人脸转换的方法,利用生成对抗网络来学习图像在动漫和真实人脸域的联合分布。为了使生成的人脸更清晰,并恢复崩溃后的人脸,本文将面部图像切分成几个局部区域,并提出基于全局和局部对抗学习的方法,不仅学习了整体面部联合分布,还学习了局部区域的联合分布,使得生成的人脸具有高的图像质量与完整的面部五官。其次,受神经网络风格转移的启发,本文在人脸识别网络定义的特征空间中采用了感知损失的方法来保证转换后的人脸特征和身份与转换前一致。最后,在情感识别模块,本文采用了预训练的真实人脸情感识别模型。本文通过一系列的实验证明了所提出的动漫到真实人脸转换的方法和无监督动漫人脸表情识别策略的有效性。（2）提出了一种基于信息传递神经网络的图像场景情感识别算法。图像中的不同实例会对情绪产生不同的影响,为了表达跨实例的和多层次的情感,本文将图像建模成情感图,所有的实例都被看作是图中的节点,图中每个节点相互连接,提出了基于信息传递神经网络的情感识别算法。该方法能够通过实例和实例之间的边传递情感信息来学习,并在多个实例之间进行情感的交互。此外,本文还利用自我注意模型来学习每个实例对情感的贡献度,通过对所有实例的情绪表征进行加权求和计算来得到综合情绪特征。最后,将整个图像的全局多层次特征和所有实例的综合情感特征合并起来作为图像场景情感的最终表达,用于图像场景情感识别。实验表明,本文提出的方法在图像场景情感分类任务上取得了显著的效果。

关键词：对抗生成网络信息传递神经网络人脸表情识别图像情感识别

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基于本体的图像情感语义识别研究

计算机工程与应用 2008年第27期44卷 43-45页

作者：相洁陈俊杰太原理工大学计算机与软件学院太原030024

抽取图像颜色、形状、纹理特征,通过本体映射,建立本体表示的图像情感特征库。以中国情感图片系统作为训练样本,挖掘图像特征与情感之间的关联关系,并通过语义网规则语言SWRL(Semantic Web Rule Language)表示关联规则,建立情感映射规... 详细信息

抽取图像颜色、形状、纹理特征,通过本体映射,建立本体表示的图像情感特征库。以中国情感图片系统作为训练样本,挖掘图像特征与情感之间的关联关系,并通过语义网规则语言SWRL(Semantic Web Rule Language)表示关联规则,建立情感映射规则库。情感推理引擎使用情感映射规则对图像特征进行推理,达到识别图像情感语义的目的。

关键词：本体语义网规则语言图像情感识别情感推理引擎

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基于本体的图像情感语义识别及推理模型

计算机工程与设计 2008年第6期29卷 1494-1496,1500页

作者：相洁陈俊杰董志锋太原理工大学计算机与软件学院山西太原030024

提出一种基于本体的图像情感语义识别系统,使情感识别过程易于理解。针对人类在图像情感语义理解过程中存在的个性化和群体化现象,系统使用多层次的情感推理模型。在阐述系统的设计思想和各模块的工作机理的同时,着重介绍了通过语义网... 详细信息

提出一种基于本体的图像情感语义识别系统,使情感识别过程易于理解。针对人类在图像情感语义理解过程中存在的个性化和群体化现象,系统使用多层次的情感推理模型。在阐述系统的设计思想和各模块的工作机理的同时,着重介绍了通过语义网规则语言表示的多层次情感推理模型的组织结构和表示方法以及推理机的工作原理。仿真实验结果表明了在图像情感语义识别及推理过程中引入本体概念的可行性。

关键词：图像情感推理模型本体语义网规则语言图像情感识别图像特征表示

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融合图像元数据的用户情感分类

计算机工程与设计 2022年第1期43卷 127-134页

作者：吴彦文严巍何华卿冉茂良华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心湖北武汉430079 华中师范大学物理科学与技术学院信息处理与人工智能研究所湖北武汉430079

为解决仅从图像域进行用户情感分析造成准确率低的问题,提出一种融合拍照情境特征和图像特征来预测用户情感类别的方法。对用户上传到网络上的图像,使用预训练的vgg19模型的特征提取层获取图像内容特征和图像纹理特征,从对应的图像元数... 详细信息

为解决仅从图像域进行用户情感分析造成准确率低的问题,提出一种融合拍照情境特征和图像特征来预测用户情感类别的方法。对用户上传到网络上的图像,使用预训练的vgg19模型的特征提取层获取图像内容特征和图像纹理特征,从对应的图像元数据提取用户拍照情境信息,建立情境-情感的映射关系,通过embedding的方法得到情境特征的低维稠密向量表示,将3种融合的特征经过情感识别网络进行情感分类。实验结果表明,融合情境特征后比只考虑图像特征域的方法在准确率上提高了4.12%。

关键词：情感分析情境建模图像元数据图像情感识别卷积神经网络

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图像颜色征提取技术的研究与应用

计算机工程与设计 2009年第14期30卷 3451-3454页

作者：成琳陈俊杰相洁太原理工大学计算机与软件学院山西太原030024

介绍图像信息处理技术的一项基础性研究——图像颜色特征提取技术,重点讨论颜色特征提取技术的发展现状以及两大应用背景,即图像检索和图像情感语义的研究,揭示了颜色特征提取技术在基于内容的图像检索和图像情感识别研究方面的重要作... 详细信息

介绍图像信息处理技术的一项基础性研究——图像颜色特征提取技术,重点讨论颜色特征提取技术的发展现状以及两大应用背景,即图像检索和图像情感语义的研究,揭示了颜色特征提取技术在基于内容的图像检索和图像情感识别研究方面的重要作用。总结了常用的颜色特征提取方法,指出现有方法中存在的问题和不足之处,提出了研究的新思路,并对今后的研究重点做出了展望。

关键词：图像特征图像检索图像情感识别颜色特征提取颜色直方图