基于GEP的圖像情感分類算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)圖像數(shù)據(jù)的海量增長以及人機交互系統(tǒng)的快速發(fā)展,如何對圖像進行有效的組織分類,便于人們在浩如煙海的圖像資源中快速找到想要的圖像,成為人們越來越關(guān)注的問題。近年來,圖像情感語義分類成為計算機視覺領(lǐng)域一個活躍的研究課題。作為一種高層語義分類,它對計算機正確解釋感知圖像內(nèi)容,實現(xiàn)對圖像的有效組織、分類和管理都有重要的指導意義。圖像情感分類的研究涉及到模式識別、情感計算、生理學、視覺心理學等多個學科,其目的是為了更好地描述和全釋圖像的內(nèi)

2、容,實現(xiàn)圖像有效的管理,圖像情感分類技術(shù)具有深遠的研究意義和巨大的潛在商用價值。
　　本文結(jié)合視覺認知理論、心理學、模式識別等領(lǐng)域的知識,對圖像的情感分類問題進行了研究。文中引入GEP(Gene Expression Programming,GEP)算法,利用其高效的分類性能,設(shè)計與實現(xiàn)基于GEP的圖像情感分類算法(Image Emotion Classification Algorithm based on GEP,IECA-G

3、EP)。算法首先利用SIFT特征提取的改進算法CSIFT(Colored scale invariant feature transform,CSIFT)對圖像進行特征提取。得到對情感具有較強語義區(qū)分度的顏色信息等相關(guān)特征;其次利用k-means算法對圖像特征進行聚類,選取具有典型代表的若干特征向量和情感標簽生成圖像的數(shù)字矩陣。最后以圖像數(shù)字矩陣為處理對象,設(shè)計了新的染色體和適應度函數(shù),實現(xiàn)基于GEP算法的圖像情感分類算法,對圖像情感進