基于内容的男T恤图像情感语义识别和检索

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目前,计算机技术迅速发展,愈来愈多的图像出现在人类的视野中,图像识别技术成为识别领域中一个重要的探究目标。对图像情感语义层面进行数据挖掘与知识发现,一直以来受到业内的关注,怎样正确识别图像包含的情感信息,在技术上也是一个具有挑战性的工作。利用计算机技术实现图像识别,已经上升到情感语义层次。基于人类视觉的图像情感语义分析是主观的,因此实现图像情感语义分析需要借鉴心理学、图像处理以及模式识别等多领域理论和技术。基于情感语义的图像识别是实现图像情感检索的重要研究内容,服装图像作为图像的一种,以基于视觉特征提取的情感语义分析来实现图像情感语义识别和检索,是本文的主要研究内容。前期经过对男T恤图像情感语义描述的主观评价投票,确定男T恤图像情感语义描述的常用8对描述词,随后通过被测者对每张男T恤图像的8对情感词描述值进行投票,一定数量被测者投票后,可计算并统计每张图像的情感描述词得分的平均值;然后使用因子分析方法,建立了以3个互相独立的因子向量组成的图像情感语义空间。对男T恤的情感因子与其低层特征之间的关联关系进行分析,在HSV颜色空间下处理男T恤图像,得出可用11维特征(10维饱和度-冷暖模糊直方图加1维的彩色对比度)表征第1个因子的情感语义;可用257维(256维的灰度直方图加1维彩色对比度)来表征第2个因子的情感语义;因子3用4维(3维的Tamura纹理特征提取算法的要素参数加1维平均色调)特征来表征第3个因子的情感语义。最后利用支持向量机(SVM)建立了3个情感因子和图像低层特征之间的映射关系模型,可自动的根据男T恤图像的低层特征计算其3个情感因子值,进而算出其8对情感语义描述值,实现了男T恤图像的情感语义识别;根据男T恤图像的3个情感因子向量,利用相似度度量算法,实现了基于内容的男T恤图像情感语义检索。在实验阶段,获得了较好的识别和检索效果。本课题结合服装领域知识和情感心理学等相关知识,找到了男T恤图像情感语义描述值和其低层特征之间的关联关系。通过本课题的研究表明:针对专业领域的图像,结合领域知识有助于实现基于内容的情感语义识别和检索。对基于内容的男T恤图像情感语义识别和检索课题进行研究,研究成果可应用于男T恤的评价、设计、电商等方面,具有一定的应用价值。
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