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融合图像元数据的用户情感分类
1
作者
吴彦文
严巍
+1 位作者
何华卿
冉茂良
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第1期127-134,共8页
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...
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%。
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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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题名
融合图像元数据的用户情感分类
1
作者
吴彦文
严巍
何华卿
冉茂良
机构
华中师范大学
国家数字化学习工程
技术
研究
中心
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
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第1期127-134,共8页
基金
国家自然科学基金重点基金项目(61937001)。
文摘
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
Keywords
emotion analysis
context modeling
image metadata
image emotion recognition
convolutional neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合图像元数据的用户情感分类
吴彦文
严巍
何华卿
冉茂良
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
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