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《太原理工大学》 2008年
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图像视觉特征与情感语义映射方法的研究

李晋  
【摘要】: 随着人机交互系统的快速发展,视觉特征中的情感信息近年来正越来越受到人们的重视,特别是在特征提取和图像分类等领域。而目前的图像处理和应用大多忽略了情感的影响和作用。有效地挖掘图像与情感之间的映射规则,是情感计算在图像处理方面的探索,是一个崭新的且有很大挑战性前沿课题。 从信号处理的观点来看,图像本身不仅包括了视觉特征,还包括了文字信息和情感信息。情感可被分为两类:主要(原始)情感和次要(派生)情感。主要或原始情感包括害怕、愤怒、高兴、悲伤和厌恶,是所有社会化的哺乳动物共有的,有其特殊的表现形式。次要或派生情感包括自豪、感激、悲痛、亲切和惊奇,是主要情感的变化或组合形式,其中一些是人类特有的。 图像中的可视化特征(颜色、纹理和形状)在基于内容的图像检索中扮演着重要的角色,将图像进行情感的标注能够对和谐的人—机交互、装潢和基于情感计算等工程作出相应的贡献,但情感有很大的主观性,不同的图像或图像中的不同颜色、纹理、轮廓等会给人不同的感受,而不同的人对同一幅图像也会产生不同的情感感受,这样很难在客观上给一幅图像定位为某种情感。 传统的分类模型针对预先设定的标签进行分类,然而现实世界的情感丰富多彩,主观性和模糊性较强,各个情感之间界限模糊,无法实现清晰分类。有鉴于此,本文基于“先聚后分”的基本思想,首先对图像视觉特征进行聚类,利用聚类模型对视觉特征进行情感标注,生成情感标签,然后对已标注的视觉情感特征进行分类实验,实现情感分类,完成视觉特征到情感语义的映射。着重做了以下几个方面的工作: 首先,从大量的实验、研究和参考文献中积累出情感与图像中的对应关系,研究了颜色、纹理和形状等目前常用的视觉特征在情感识别中的作用,分析了MPEG-7描述子并且通过基于自组织映射网络的特征有效性研究方法,进行了有效特征的筛选; 第二,综合经典情感空间分类方法,提出一个情感空间表示法量化情感,达到情感数字化以实现可计算; 第三,应用自组织映射网络建立了初步的视觉特征情感识别模型,利用自组织映射网络对图像情感进行聚类和仿真,发现视觉特征到情感语义的映射法则,从情感相似性的角度映射情感; 最后,从中科院CAPS图像库中选择了852幅图像进行映射实验,利用三种分类算法(朴素贝叶斯、随机森林和支持向量机)进行分类比较,验证方法的可行性和准确性,给出了实验结果,并对结果进行了分析和讨论。
【学位授予单位】:太原理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
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【参考文献】
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【同被引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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8 程光权;基于方向小波图像处理与几何特征保持质量评价研究[D];国防科学技术大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李晋;图像视觉特征与情感语义映射方法的研究[D];太原理工大学;2008年
2 焦丽鹏;基于模糊近似推理的图像情感注释[D];太原理工大学;2007年
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4 邹洋;基于图像处理的摇表读数系统的研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
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6 裴暑云;基于嵌入式ARM的图像处理的物料分级系统的研究[D];武汉工业学院;2010年
7 朱杰;数字图像处理技术在螺纹检测中的应用研究[D];河北科技大学;2010年
8 汤婵;图像处理课程学习平台的设计与开发[D];华东师范大学;2010年
9 王娜;基于图像处理的玉米叶部病害识别研究[D];石河子大学;2009年
10 陈帅;基于图像处理的监控时延自动化测试系统[D];南京理工大学;2012年
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