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题名自然风景图像情感标识方法研究
被引量:7
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作者
高彦宇
王新平
尹怡欣
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机构
北京科技大学信息工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第4期767-771,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(60374032)资助
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文摘
图像情感标识就是为图像标注情感类关键词以反映用户对该图像的情感或印象.以自然风景图像为对象,提出一种由视觉特征提取、视觉-情感关系构建、情感标识推导三部分组成的图像情感标识方案.首先从情感认知角度提取自然风景图像的颜色、纹理等视觉特征,然后采用多维尺度技术挖掘图像视觉特征和人类主观感知之间的深层联系,最后采用贝叶斯决策模型根据图像视觉特征推导出其情感描述.对部分风景图像进行自动标识的结果表明贝叶斯决策模型在处理情感标识这类不确定性推理问题上是很有效的.
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关键词
图像情感标识
多维尺度技术
贝叶斯决策模型
语义差分
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Keywords
affective image annotation
multidimensional scaling (MDS)
bayesian decision model(BDM)
semantic differential
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名D-S证据理论在图像情感标识中的应用
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作者
高彦宇
尹怡欣
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机构
北京科技大学信息工程学院
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出处
《智能系统学报》
2010年第6期534-539,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60374032)
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文摘
图像情感标识就是为图像标注形容词性关键词,以反映用户对该图像的情感或印象.图像的视觉特征以及语义内容是决定用户对该图像情感理解的2项关键因素,而图像内容识别具有较高的不确定性,人类的情感理解也具有很强的主观性,因此采用Dempster-Shafer证据理论能较好实现图像视觉特征及语义内容到图像情感标识的不确定性推理.考虑到图像内容识别的不确定性,研究中按一定比例扩大了图像语义内容对各情感因子的不确定性区间,并构建了一个原型系统对自然风景图像进行自动标识.实验表明Dempster-Shafer证据理论在处理情感标识上是很有效的,而调整不确定性区间有助于进一步提高标识准确率.
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关键词
D-S证据理论
图像情感标识
情感因子
分级语义
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Keywords
Dempster-Shafer theory
affective image annotation
affective factor
hierarchical semantics
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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