基于情感語義的圖像內(nèi)容標(biāo)注研究.pdf

1、太原理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于情感語義的圖像內(nèi)容標(biāo)注研究姓名：胡凌子申請學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師：余雪麗20100501太原理工大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文II感識(shí)別器，主要提取出圖像的快樂度和正負(fù)情緒激活度等特征屬性進(jìn)行了圖像的情感語義標(biāo)注識(shí)別。當(dāng)通過訓(xùn)練樣本確定SVM的模型后，SVM即可進(jìn)行測試集合的情感識(shí)別。本實(shí)驗(yàn)的測試圖像共178幅，將這些圖像的底層特征輸入SVM，即可獲得它們的類別。通過與預(yù)先定義好的類別的對(duì)比，根

2、據(jù)情感識(shí)別正確率公式，即可獲得相應(yīng)的分類標(biāo)注預(yù)測準(zhǔn)確率。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得出：選取合適的樣本歸一化參數(shù)可以有效提高分類標(biāo)注預(yù)測準(zhǔn)確率，同時(shí)最優(yōu)參數(shù)與樣本歸一化的組合可以得到更好的實(shí)驗(yàn)效果?？偟膩碚f，文章主要從以下幾個(gè)方面對(duì)情感語義圖像標(biāo)注檢索采取了進(jìn)一步研究，選擇合適的情感形容詞描述圖像的情感語義，選取兩種與圖像情感高度相關(guān)的情感屬性特征，接著在此基礎(chǔ)上采用了支持向量機(jī)SVM算法作為情感識(shí)別算法，并對(duì)提出的方法和參數(shù)選擇進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)，實(shí)