基于脑波的图像情感特征映射研究

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随着人机交互系统的快速发展,图像情感信息处理越来越受到人们的重视,它已经成为人工智能领域中最令人感兴趣的研究课题之一。有研究结果表明,一副图像含有大量的情感信息,同时不同的图像可以唤起人类不同的情感,我们希望计算机能够有效的描述和表达这些情感信息。因此有效的实现图像视觉特征与情感之间的映射,是图像情感识别和情感计算等领域中一个崭新且又有挑战性的前沿课题。图像中不同的色彩、纹理、形状等会使人产生不同的情感反应,当然,同一个人在不同心理状态下或者不同的时候对同一个图像也会有不同的情感反应。这是由于情感本身具有的模糊性和不确定性,这样很难客观上给一副图像进行情感定位。鉴于此,本文引进了脑波的生物特征,人的脑波信号是能够直接反映人类思维和感性的生物信息,而且具有收集方便,分析技术成熟,用户负担少等优点。同时本文结合图像的视觉特征,来完成图像视觉特征到图像情感特征的映射。本文着重做了一下几个方面的工作: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、纹理目前常用的视觉特征的提取方法。第二,根据脑波生物特征技术成熟和收集方便的优点,对人在欣赏图片时产生的脑波进行收集,通过情感矩阵的计算,得到图像视觉刺激下所产生的情感向量。第三,根据BP神经网络能够很好的模拟人类的大脑功能和结构的特点,将提取的图像视觉特征作为输入,情感向量作为输出,训练了鲁棒性较好BP神经网络,同时建立了视觉特征到情感语义的映射法则,很好的实现了图像视觉特征到图像情感特征的映射。最后,从corel数据库中选择了500幅图像进行映射实验,验证了BP神经网络的可行性,同时利用自组织特征映射方法开发了一个检索系统,对映射后的情感特征进行验证,并对实验结果进行分析。
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