论文摘要
图像是一种用来传达情感的重要工具,人类的情感会因不同的视觉刺激而异。采用了一种基于小数据集的数据扩充方式,并将图像的手工提取的低级特征（颜色特征、纹理特征）和网络自动提取到的高级特征（图像对象类别特征和图像深层情感特征）融合的方法,识别图像的复合情感。最终输出包含图像和对象在内的高级语义描述性短语。在公共数据集IAPS和GAPED上进行了实验,并与传统手工提取方法和VGG16、Fine-tune Alexnet两种已有模型进行了比较,该方法在测试性能上优于其他的识别方法,情感识别准确率能达到66.54%。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王哲,杨鹏飞,杨雅茹,姚蓉,杨雄,李海芳
关键词: 图像情感,迁移学习,卷积神经网络
来源: 计算机工程与应用 2019年24期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 太原理工大学信息与计算机学院
基金: 国家自然科学基金（No.61472270）
分类号: TP391.41;TP18
页码: 141-146+177
总页数: 7
文件大小: 1957K
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