情感语义图像检索技术研究.pdf

情感语义图像检索技术研究

李海芳焦丽鹏陈俊杰王莉贺静
(太原理工大学计算机与软件学院,太原030024)
E-mail:[e-mail]

摘要图像中所蕴涵的丰富语义仅用若干低级物理特征是不能进行完整描述的,而且在语义映射时也会有信息丢失,
因而产成“语义鸿沟”是在所难免的。将多特征融合,建立情感语义模型,分析情感的概念解析功能对提高智能信息检索
的精度和效率是非常必要的。论文讨论了图像的颜色、纹理等特征的提取与表示,低阶图像可视化特征到高阶图像语义
特征的映射过程,图像的情感语义分类,建立了情感语义模型,实现对基于情感语义图像的检索。对由2500幅数字图像
组成的数据集进行了实验,并对实验结果进行分析,部分结果是令人满意的,而且提高了基于内容图像检索的精度。

关键词语义鸿沟基于内容的图像检索情感计算情感语义特征提取

文章编号1002-8331-(2006)18-0082-04文献标识码A中图分类号TP391

ResearchofAffectiveSemanticsRetrievalBasedonContent
LiHaifangJiaoLipengChenJunjieWangLiHeJing
(CollegeofComputerandSoftware,TaiyuanUniversityofTechnology,Taiyuan030024)
Abstract:Theabundantsemanticcontainedintheimagescannotbeendescribedcompletelyonlyusingsomelow-
levelphysicalfeatures,andsomeinformationwillbelostinthesemanticmapping,soitisunavoidabletoproducethe
“semanticgap”.Itisnecessarytoimprovetheprecisionandefficiencyoftheintellectiveinformationretrievalby
syncretizingmulti-features,establishingtheaffectivesemanticmodelandanalyzingtheidea-analysisfunctionofemotion.
Featuresextractingandexpressingofimage’scolor,texture,etc.,mappingprocessfromthelow-levelimagevisual
featurestothehigh-levelimagesemanticfeatures,andtheemotionsemanticclassificationoftheimagesarediscussed,
emotionsemanticmodelisestablished,theretrievingbasedonaffectivesemanticimagesisachievedinthispaper.The
datasetcomposedof2500digitalimagesisexperimentedwith,andtheexperimentresultshavebeenanalyzed,someof
whicharesatisfied,andtheprecisionbasedoncontentimageretrievinghasbeenimproved.

Keywords:semanticgap,CBIR,affectivecomputing,affectivesemantics,featureabstraction

1引言本文对图像进行情感分类,实现图像的情感语义检索。用
情感计算是一门新颖的而且富有挑战性的研究课题[1],是户可以使用多范例图来进行检索情感相似图或使用文本描述
涉及到哲学、心理学、美学、人类学等的交叉学科。目前在情感的方式来进行检索。为了增加特征到语义的映射和图像匹配的
计算理论和应用方面的研究已经浮出水面,而将情感计算运用效率,利用多范例图进行检索是一种行之有效的方法。在多范
在图像检索的初步研究中,国内外已发表过一些论文,主要集例图中,我们把要查询的相似图划分到相关组中,需要过滤掉
中在人的面部表情识别、机器人的情感行为和可穿戴式计算应的图像则放到相反组。
用等研究领域。基于内容图像检索的研究正进行的如火如荼[4]。本文分为三部分,首先介绍了情感语义检索系统总体结
虽然这两方面的研究起步都比较晚,特别是情感计算,但也有构,主要分为特征向量的提取、表示,低阶可视化特征向高阶语
了一些可喜的成果。义特征的映射,以及情感空间和用户接口的介