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基于多模态信息融合的图像情感标注方法
被引量：
4
1
作者
唐智川
刘肖健
+1 位作者
杨红春
卢纯福
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期134-144,共11页
随着互联网中图像资源的不断增长,情感作为图像的一个重要语义,是人们检索和选择图像的重要依据,因此对于图像进行情感标注显得至关重要。结合脑电信号(EEG)和图像内容,提出了一种基于多模态信息融合的图像情感标注方法。首先,提取EEG...
随着互联网中图像资源的不断增长,情感作为图像的一个重要语义,是人们检索和选择图像的重要依据,因此对于图像进行情感标注显得至关重要。结合脑电信号(EEG)和图像内容,提出了一种基于多模态信息融合的图像情感标注方法。首先,提取EEG频域特征及图像特征(颜色及纹理);其次,结合两者特征信息,基于两种融合策略(特征层和决策层),构建支持向量机分类模型,进行图像情感识别与标注。为了评估方法的有效性,使用国际情绪图片系统公共数据集进行了实验验证。结果表明,提出的多模态信息融合图像情感标注方法优于单独使用EEG或图像内容的标注方法。此外,该成果有助于缩小低层视觉特征和高层情感语义之间的语义鸿沟。
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关键词
图像
情感
标注
多模态信息融合
脑电信号
图像
内容
国际情绪图片系统
下载PDF
职称材料
基于模糊理论的场景图像情感语义标注方法研究
2
作者
曹建芳
陈俊杰
+1 位作者
李海芳
赵涓涓
《重庆师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期67-71,F0003,共6页
电子技术和成像技术的发展导致数字图像迅速增长,依靠先进的技术提取图像蕴含的情感语义并对其自动标注正是当前各行业急需解决的问题。为此提出了一种基于模糊理论的场景图像情感语义标注方法,通过计算模糊隶属度描述图像的情感程度,使...
电子技术和成像技术的发展导致数字图像迅速增长,依靠先进的技术提取图像蕴含的情感语义并对其自动标注正是当前各行业急需解决的问题。为此提出了一种基于模糊理论的场景图像情感语义标注方法,通过计算模糊隶属度描述图像的情感程度,使用Adaboost算法和RBF神经网络实现,解决了图像自动标注中的语义模糊问题。使用百度图片频道上下载的869张场景图像进行训练和测试,实验通过与人工标注结果相比较,取得了良好的标注效果,可为更多类型的图像情感自动标注打好基础,具有一定的实用价值。
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关键词
图像
情感
语义
标注
模糊理论
情感
模型
RBF神经网络
模糊隶属度
原文传递
题名
基于多模态信息融合的图像情感标注方法
被引量：
4
1
作者
唐智川
刘肖健
杨红春
卢纯福
机构
浙江工业大学工业设计研究院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期134-144,共11页
基金
教育部人文社会科学研究资助项目(17YJC870018)
国家自然科学基金资助项目(61702454)
+1 种基金
浙江省属高校基本科研业务费专项资金资助项目(GB201901006)
浙江省自然科学基金资助项目(LY20F020028)~~
文摘
随着互联网中图像资源的不断增长,情感作为图像的一个重要语义,是人们检索和选择图像的重要依据,因此对于图像进行情感标注显得至关重要。结合脑电信号(EEG)和图像内容,提出了一种基于多模态信息融合的图像情感标注方法。首先,提取EEG频域特征及图像特征(颜色及纹理);其次,结合两者特征信息,基于两种融合策略(特征层和决策层),构建支持向量机分类模型,进行图像情感识别与标注。为了评估方法的有效性,使用国际情绪图片系统公共数据集进行了实验验证。结果表明,提出的多模态信息融合图像情感标注方法优于单独使用EEG或图像内容的标注方法。此外,该成果有助于缩小低层视觉特征和高层情感语义之间的语义鸿沟。
关键词
图像
情感
标注
多模态信息融合
脑电信号
图像
内容
国际情绪图片系统
Keywords
image affection tagging
multi-modality information fusion
electroencephalogram
image content
international affective picture system
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于模糊理论的场景图像情感语义标注方法研究
2
作者
曹建芳
陈俊杰
李海芳
赵涓涓
机构
忻州师范学院计算机科学与技术系
太原理工大学计算机科学与技术学院
出处
《重庆师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期67-71,F0003,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61202163)
山西省自然科学基金(No.2013011017-2)
+1 种基金
山西省高校科技创新项目(No.2013150)
忻州师范学院重点学科专项课题(No.XK201308)
文摘
电子技术和成像技术的发展导致数字图像迅速增长,依靠先进的技术提取图像蕴含的情感语义并对其自动标注正是当前各行业急需解决的问题。为此提出了一种基于模糊理论的场景图像情感语义标注方法,通过计算模糊隶属度描述图像的情感程度,使用Adaboost算法和RBF神经网络实现,解决了图像自动标注中的语义模糊问题。使用百度图片频道上下载的869张场景图像进行训练和测试,实验通过与人工标注结果相比较,取得了良好的标注效果,可为更多类型的图像情感自动标注打好基础,具有一定的实用价值。
关键词
图像
情感
语义
标注
模糊理论
情感
模型
RBF神经网络
模糊隶属度
Keywords
image sentiment annotation
fuzzy theory
sentiment model
RBF neural network
fuzzy membership degree
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模态信息融合的图像情感标注方法
唐智川
刘肖健
杨红春
卢纯福
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2020
4
下载PDF
职称材料
2
基于模糊理论的场景图像情感语义标注方法研究
曹建芳
陈俊杰
李海芳
赵涓涓
《重庆师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014
0
原文传递
已选择
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