基于情感的图像检索研究综述

文章全面梳理了基于情感的图像检索领域的已有研究工作,总结了基于情感的图像检索的关键性问题,包括情感信息研究、图像语义模型、情感语义、图像情感模型,归纳比较了已有的图像情感标注方法,简要介绍了基于情感的图像检索系统框架,进而指出基于情感的图像检索研究的发展方向。

一种双层情感图像检索模型(英文)

随着信息技术的迅猛发展,情感信息处理已成为21世纪人工智能领域所面临的重要挑战之一。借鉴认知心理学、绘画艺术和服装设计的研究成果,本文提出了一种双层情感图像检索模型。在该模型中,借鉴心理学中的“维量”思想,建立情感空间;同时,抽取图像中较容易引起情感变化的特征作为图像的视觉特征,建立图像的特征空间;另外,本文还提出了情感注释的思想,采用支持向量机的方法建立图像的低层特征空间到用户的高层情感空间之间的映射,自动注释用户未曾评估的图像,实现了图像情感注释,在情感空间进行公共情感检索,快速获得用户情感信息,在此基础上,采用可视化交互式遗传算法实现因人而异的个性化情感检索,该模型应用于风景和服装图像的情感检索,取得了较好的实验结果。

基于心理量表的情感图像检索性能评价方法研究

情感图像检索中检索算法优劣的有效评估是一个尚未解决的问题。本文提出基于心理量表的情感图像检索性能评价方法,采用等级排列法或对偶比较法对不同算法检索出的图像进行排序,建立顺序量表,并在样本满足正态分布假设的前提下,将顺序量表转化成等距量表,以比较检索算法的优劣。文中将本实验室实现的情感检索算法检索出的"厚重的"、"简洁的"服装图像以及"热情的"、"视野宽广的"风景图像与随机检索出的图像进行了比较,验证了基于心理量表的情感图像检索性能评价方法的有效性。

基于自然语言处理的图像情感语义检索研究

自然语言问答在情感图像检索中并未广泛应用,对此进行了探索与尝试,设计和实现了一个以自然语言作为检索入口的情感图像检索系统,并给出系统架构及技术方案。研究过程中,引入自然语言处理技术对自然问句进行浅层语义分析,并建立了一个情感映射模型,实现了常用情感词语与该模型之间以及该模型与情感图像之间的映射。另外,还对系统的检索结果进行了评价。通过对系统的实现,为自然语言问答与情感图像检索的结合提供了一种新的思路与方法。

基于多图学习的情感图像检索研究

构建了一个统一的多图学习框架,来验证在不同类别情感图像中,使用不同级别特征在情感图像检索上的性能表现。首先,提取每个图像在不同层级上的共有特征,其中,从元素级别提取的一般特征作为底层特征;可解释的属性特征作为中层特征;而情感图像的语义感念描述作为高层特征。其次,为每种类型的特征构建一个图模型来验证情感图像检索的性能。最后,将多个图模型合并在一个规范化的框架内来学习每个图模型的优化权重。通过在5个不同数据集上得到的实验结果验证了所提方法的有效性。

基于“维量”思想的人工情感模型(英文)

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 。

面向自然语言理解的图像情感语义检索

随着多媒体技术的迅速发展,图像资源的管理和检索日益成为研究热点,目前的图像检索技术因忽略了情感因素而显得力不从心.通过对自然语言分词,应用OCC情感模型,实现了使用自然语言对图像库进行情感语义检索.以百度图片频道下载的800张自然风景图像数据建立图像库并进行测试,实验结果表明取得了良好的检索效果,可为更多类型的图像情感语义检索打好基础,具有一定的实用价值.