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基于ELM的图像情感语义检索研究的中期报告
摘要：
本文旨在介绍基于ELM的图像情感语义检索研究的中期报告。本研究旨在探索一种基于情感特征和语义特征相结合的图像检索方法，以提高图像检索的准确性和效率。以ELM为基础的分类器将用于识别图像中的情感特征，并使用卷积神经网络提取图像的语义特征。在数据集上进行的实验表明，所提出的方法可以比传统的图像检索方法更准确地识别相似的图像。
关键词：
ELM，图像检索，情感特征，语义特征，卷积神经网络
介绍：
图像检索是一种重要的应用，它可以使用户快速地找到所需的图像。然而，传统的图像检索方法往往只关注图像的外观特征，而忽略了图像中的情感信息。情感信息可以提供更深层次的图像理解和描述，因此将情感信息融合到图像检索中可以提高检索的准确性和效率。
本研究提出了一种基于ELM的图像情感语义检索方法。首先，使用ELM分类器识别出图像中的情感特征，并将其归为积极、消极或中性情感。然后，使用卷积神经网络提取图像的语义特征。最后，将情感特征和语义特征相结合，以实现准确的图像检索。
实验：
在本研究中，使用公开数据集来评估所提出的方法。使用的数据集包括图像情感数据集和图像语义数据集。图像情感数据集包括1000张具有三种不同情感（积极、消极和中性）的图像。图像语义数据集包括1000张具有不同主题（例如动物、自然景观和人物）的图像。
在实验中，使用ELM作为基础分类器。使用学习率为0.01的ELM，并使用五倍交叉验证。使用卷积神经网络提取图像的语义特征，包括使用AlexNet和VGGNet。用于评估方法的指标包括准确性、召回率和F1值。
结果表明，所提出的方法可以比传统的基于外观特征的图像检索方法更好地识别相似的图像。使用AlexNet和VGGNet的结果表明，准确率、召回率和F1值都比单独使用情感特征或语义特征时更高。
结论：
本研究旨在探索一种基于情感特征和语义特征相结合的图像检索方法。使用ELM作为基础分类器，使用卷积神经网络提取图像的语义特征。实验结果表明，所提出的方法可以比传统的基于外观特征的图像检索方法更好地识别相似的图像。未来的研究可以探索如何将更多的情感信息融合到图像检索中，以进一步提高准确性和效率。