基于情感语义的图像检索关键技术研究

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随着视觉传感器技术的飞速发展,数码相机、摄像机等多媒体生产设备逐渐进入寻常百姓家。在这种情况下,人们生产、存储、分享图像信息的能力得到极大地提高。图像等多媒体内容的数量在网络中正在以呈几何级数的速度增加,人们越来越难以在网络的众多资源中找到自己感兴趣的图像。图像检索已经成为了一个活跃的研究领域。图像检索技术目前可分为基于文本的图像检索、基于内容图像检索、基于语义的图像检索。前两种技术目前已经相对成熟,但是由于其固有的缺点,无法解决实际的问题。为克服语义鸿沟的影响,本文采用基于语义的技术进行这方面的研究。图像中蕴含着丰富的语义,情感语义作为一种重要的高层语义内容,在语义图像检索的研究中占有重要的位置。情感语义描述、特征提取、情感识别是情感语义检索领域最核心的问题。本文深入的研究了这三个问题,提出了一种新的图像内容描述框架,并实现了一个图像情感识别原型系统。以这个描述模型为基础,本文结合心理学、生理学方面的知识构造了由图像的颜色、频谱、线条等特征组成的特征向量,作为反映图像情感语义的视觉特征。由于神经网络是建立在脑科学的基础上,是对人脑功能的抽象和模拟,能够较好的模拟人类的情感反映模型。所以本文选择BP神经网络作为情感识别器构造了一个情感识别原型系统,并进行了实验验证,结果表明本原型取得了较好的效果。颜色是与情感关系最密切的视觉特征,具有唤醒情感的力量。支持向量机(SVM)以统计学习理论为基础,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,正在成为机器学习领域新的研究热点。因此本文在第四章以支持向量机作为情感识别器,主要利用图像的色调均值、色彩空间分布信息等颜色特征进行了图像的情感语义识别。本文对提出的方法进行了实验分析,结果证明本方法具有较好的效果。最后论述了本文的主要工作和创新点,并给出了今后的工作展望。
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