圖像視覺特征與情感語義映射的相關(guān)技術(shù)研究.pdf

1、圖像蘊(yùn)含豐富的情感語義，能喚起人類不同的情感。以情感為線索檢索圖像已經(jīng)成為當(dāng)前的一個(gè)前沿課題。在研究中發(fā)現(xiàn)，圖像的視覺特征與圖像的情感語義映射問題是這一課題的核心，它涉及認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、圖像處理、模式識(shí)別和人工智能等多學(xué)科領(lǐng)域，其結(jié)果可用于廣告設(shè)計(jì)、圖像檢索和心理學(xué)研究等多個(gè)方面，近年來受到廣泛關(guān)注。圖像視覺特征與情感語義之間的關(guān)系是復(fù)雜、多變、模糊和松散的，研究其映射問題，需要解決用戶情感的有效建模，圖像視覺特征與情感語義的對(duì)應(yīng)，及

2、其匹配規(guī)則的提取等問題。本文重點(diǎn)圍繞以上問題展開系統(tǒng)研究，取得了如下創(chuàng)新性成果：
　　 ⑴提出一種用戶情感計(jì)算模型，實(shí)現(xiàn)用戶情感的建模。模型中計(jì)算了用戶情感強(qiáng)度、情感衰減、情感間的相互影響因子，將主題刺激和外界環(huán)境刺激因子作為參量加入情感計(jì)算，構(gòu)建了情感計(jì)算的系統(tǒng)原型。選取中科院CAPS心理學(xué)標(biāo)注的852幅圖片為測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，對(duì)本模型進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了本文所提出的用戶情感計(jì)算模型的準(zhǔn)確性。
　　 ⑵提出了一種基于M

3、PEG-7與模糊概念格的圖像情感語義本體庫構(gòu)建方法，有效地解決了圖像視覺特征與情感語義的映射匹配問題。本文定義了MPEG-7描述框架下的本體架構(gòu)，通過模糊概念格生成算法構(gòu)建圖像情感語義應(yīng)用本體，利用本體所具有的語義特性和推理能力，通過建立穩(wěn)定的模糊概念格本體約束機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了模糊情感的規(guī)則匹配算法，將圖像視覺特征和情感語義銜接起來。利用文本標(biāo)注工具Protégé 3.4結(jié)合推理工具RacerPro 2.0，進(jìn)行了本體推理的模擬實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表

4、明，融合MPEG-7與模糊概念格的圖像情感語義本體庫及相關(guān)算法達(dá)到較高推理準(zhǔn)確率。
　　 ⑶提出了一種圖像情感語義的規(guī)則簡(jiǎn)化學(xué)習(xí)算法。該算法結(jié)合粗糙集理論，對(duì)圖像情感語義規(guī)則訓(xùn)練集的屬性進(jìn)行了簡(jiǎn)化。算法中采用決策樹學(xué)習(xí)算法，對(duì)圖像情感語義規(guī)則訓(xùn)練進(jìn)行分類；采用極小極大規(guī)則判定，簡(jiǎn)化圖像情感語義規(guī)則，提高了圖像視覺特征與情感語義映射的規(guī)則的準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)中，分別選取標(biāo)準(zhǔn)的圖像紋理和情感詞匯對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)集Texture_Emotion和U

5、CI中Lymph、Breast-cancer、Zoo數(shù)據(jù)集，進(jìn)行了規(guī)則學(xué)習(xí)的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，本文提出的基于粗糙集與決策樹的圖像情感語義規(guī)則簡(jiǎn)化學(xué)習(xí)算法具有較高的準(zhǔn)確率和較合理的約簡(jiǎn)度，實(shí)現(xiàn)了圖像視覺特征和情感語義映射的規(guī)則學(xué)習(xí)。
　　 ⑷針對(duì)平面廣告設(shè)計(jì)行業(yè)對(duì)基于情感的圖像檢索的軟件需求，提出了一種以本體為核心的圖像情感語義檢索系統(tǒng)模型，并根據(jù)此模型，采用本文提出的相關(guān)技術(shù)，構(gòu)建了基于情感語義的圖像檢索系統(tǒng)架構(gòu)，設(shè)計(jì)開發(fā)了廣