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题名基于支持向量机的图像情感语义注释和检索算法的研究
被引量:10
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作者
王上飞
陈恩红
汪祖媛
王煦法
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机构
中国科学技术大学计算机科学技术系
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2004年第1期27-33,共7页
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基金
国家973计划(No.G1998030500)
中国科学技术大学校青年基金资助项目
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文摘
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。
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关键词
图像检索算法
图像索引
支持向量机
图像情感语义注释算法
图像识别
图像理解
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Keywords
Image, Emotion Semantic Annotation, Emotion Image Retrieval, Support Vector Machine
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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]
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于情感语义的图像注释与检索
被引量:4
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作者
武频
陶聪
朱永华
颜宏杰
高宏浩
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机构
上海大学
上海大学计算中心
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出处
《计算机技术与发展》
2015年第10期13-18,共6页
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基金
上海市科学技术委员会资助项目(14590500500)
上海市自然科学基金(15ZR1415200)
上海高校青年教师培养资助计划(ZZSD13008)
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文摘
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。
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关键词
“维量”思想
图像检索
情感语义注释
因子分析
LSSVM神经网络
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Keywords
"Dimensional" thinking
image retrieval
emotional semantic annotation
factor analysis
Least Squares Support Vector Ma-chine (LSSVM) neural network
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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