多特征综合的图像模糊情感注释方法研究

针对解决图像有效情感标注的问题,提出了一种多特征综合的图像模糊情感注释方法。该方法在讨论图像中的可视化特征(颜色、纹理和形状)与图像情感之间关系的基础上,选取和修正合适的算法提取颜色、纹理和形状特征,并将其作为模糊输入量;提出一种情感空间表示法量化情感;利用模糊集的近似推理理论完成对图像的情感注释。对100幅自然图像进行模糊情感标注,将其结果和20名自愿者对图像的情感感觉进行对比,实验结果表明,该方法能够有效地标识图像情感语义,证实了所采用的情感空间表示法具有一定的科学性,对于装璜、电子教学、图像检索和情感计算有一定的应用价值。

基于情感语义的图像注释与检索

图像情感语义的注释与检索起步不是很久,涉及了很多学科的综合知识,需要对心理学、计算机科学、生理学等各门学科的知识和前沿成果都有比较深入的了解,这个领域的研究充满了挑战和难度,同时其后续研究也存在着很大的可能性。情感语义是图像语义的最高层次,在图像情感语义注释和检索中起着很重要的作用。文中具体研究了底层特征提取中现有的一些常用方法,构建出图像的底层特征数据库。应用因子分析法对实验收集的用户情感数据库进行分析,构建出情感空间作为图像情感语义注释的基础。首次将LSSVM应用于图像情感语义注释上,实现了图像底层特征到高层情感语义的映射。然后通过相似度计算,在情感空间中完成图像的情感检索。实验结果取得了不错的用户满意度。

基于融合特征的旗袍图像情感语义注释

针对解决图像情感语义注释的问题,以旗袍图像作为数据源,提出了一种基于融合特征的旗袍图像情感语义注释方法。提取图像的颜色和纹理作为其融合低层特征,通过认知心理实验和因子分析建立图像情感空间,采用粒子群优化的最小二乘支持向量机算法建立了图像底层特征空间和情感空间之间的关系模型。对164幅旗袍图像进行情感语义注释,将实验结果和受测者对图像的情感评价进行比较,该方法明显提高了图像情感语义注释的精确度,能有效地标识旗袍图像的情感语义。

涉及情感与语义的多特征图像检索

借助用户情感模型、因子分析、情感计算等方法,收集和分析用户评价图像的情感数据,建立情感空间.对图像数据库的图片,采用图像的多种底层特征提取的方法来增强对图像感性特征的过滤和约束.基于SVM的情感注释建立图像的低层特征空间到用户的高层情感空间的联系,记忆用户的情感,自动注释用户未曾评价过的图像,实现了与图像的情感语义相关的多特征检索系统.实验表明,涉及情感的多特征图像检索结果,其图像的内容特征与用户情感检索意图在很大程度上是匹配的,避免了单一特征不顾及用户情感的图像检索无法过滤不期望的结果出现的缺点.

基于支持向量机的图像情感语义注释和检索算法的研究

图像语义检索是当前图像检索的一个新的研究热点,其中情感语义是最高层的语义,通常用形容词来描述。本文提出了一种新的图像情感语义注释算法,以图像的简单特征来描述图像内容,建立图像的特征空间;用形容词表达图像的情感语义,通过认知心理实验和因子分析建立情感空间;采用支持向量机算法建立图像内容和其所表达的情感语义之间的联系,并自动对未曾评价过的图像进行注释。在此基础上,提出图像的情感检索方法,实现了服装和风景图像的情感检索,取得了较好的实验结果。