【摘 要】
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为解决仅从图像域进行用户情感分析造成准确率低的问题,提出一种融合拍照情境特征和图像特征来预测用户情感类别的方法.对用户上传到网络上的图像,使用预训练的vgg19模型的特征提取层获取图像内容特征和图像纹理特征,从对应的图像元数据提取用户拍照情境信息,建立情境-情感的映射关系,通过embedding的方法得到情境特征的低维稠密向量表示,将3种融合的特征经过情感识别网络进行情感分类.实验结果表明,融合情境特征后比只考虑图像特征域的方法在准确率上提高了4.12％.
【机 构】
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华中师范大学 国家数字化学习工程技术研究中心,湖北 武汉 430079;华中师范大学 物理科学与技术学院 信息处理与人工智能研究所,湖北 武汉 430079;华中师范大学 物理科学与技术学院 信息处理
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为解决仅从图像域进行用户情感分析造成准确率低的问题,提出一种融合拍照情境特征和图像特征来预测用户情感类别的方法.对用户上传到网络上的图像,使用预训练的vgg19模型的特征提取层获取图像内容特征和图像纹理特征,从对应的图像元数据提取用户拍照情境信息,建立情境-情感的映射关系,通过embedding的方法得到情境特征的低维稠密向量表示,将3种融合的特征经过情感识别网络进行情感分类.实验结果表明,融合情境特征后比只考虑图像特征域的方法在准确率上提高了4.12％.
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