基于多模态判别性嵌入空间的图像情感分析.docx

基于多模态判别性嵌入空间的图像情感分析
基于多模态判别性嵌入空间的图像情感分析
摘要：随着社交媒体和网络应用的迅速发展，图像情感分析成为一个重要的研究领域。在传统的情感分析中，一般仅利用文本信息进行分析。然而，图像本身也能够传达丰富的情感信息。因此，本文提出了一种基于多模态判别性嵌入空间的图像情感分析方法。该方法将图像和文本进行联合建模，在一个共享的嵌入空间中学习情感表示。实验结果表明，所提出的方法在图像情感分类任务上取得了较好的性能，比传统的单模态方法有显著的提升。
1.引言
图像情感分析是一项研究人类情感在图像中的表达和理解的任务，它对于社交媒体分析、广告评估、智能辅助系统等领域具有重要应用价值。传统的情感分析方法主要基于文本信息，忽略了图像中蕴含的丰富情感信息。然而，实际应用中，人们习惯于使用图像来表达情感，例如通过表情、颜色、构图等。因此，将图像中的情感信息纳入考虑具有重要意义。
2.相关工作
近年来，图像情感分析领域的研究取得了许多进展。主要的研究方法可以分为单模态和多模态方法。单模态方法主要关注单一模态（如图像或文本）的情感分析，通常利用深度学习模型来提取特征并进行分类。然而，单模态方法在处理图像情感分析任务时存在一定的局限性。
多模态方法利用多种模态信息，例如图像和文本，来进行情感分析。这些方法通常将不同模态的特征表示在一个共享的嵌入空间中。通过在这个空间中学习判别性表示，可以更好地捕捉图像和文本之间的关联，从而提高情感分析的性能。目前，多模态方法在图像情感分析任务中取得了不错的结果。
3.方法
本文提出了一种基于多模态判别性嵌入空间的图像情感分析方法。具体步骤如下：
3.1数据预处理
首先，我们收集了一个带有情感标签的图像数据集。每个图像都有与之对应的文本描述。然后，我们对图像进行预处理，包括图像大小调整、灰度化、归一化等。对于文本描述，我们进行词汇化和向量化处理。
3.2模态特征提取
对于图像数据，我们使用预训练的卷积神经网络提取特征。对于文本数据，我们使用词袋模型提取特征。这样我们得到了图像和文本的特征表示。
3.3多模态嵌入空间学习
我们在一个共享的嵌入空间中学习图像和文本的表示。为了实现这一点，我们使用一个多模态神经网络，同时考虑图像和文本的特征。通过最小化模态嵌入空间中的距离损失函数，我们可以学习到判别性的特征表示。
3.4情感分类
在学习完嵌入空间后，我们使用支持向量机（SVM）进行情感分类。具体地，我们将图像和文本的表示作为输入，训练一个SVM分类器来预测图像中的情感。
4.实验结果与分析
我们在一个公开的图像情感数据集上进行了实验，并与其他方法进行了比较。实验结果表明，所提出的方法在图像情感分类任务上取得了较好的性能。与传统的单模态方法相比，多模态方法在情感分析中可以获得更精确的结果。
5.结论
本文提出了一种基于多模态判别性嵌入空间的图像情感分析方法。通过联合学习图像和文本的特征表示，我们可以更好地捕捉图像中的情感信息。实验结果表明，所提出的方法在图像情感分析任务上具有显著的优势。未来的研究可以进一步探索其他模态信息（如声音、视频）的应用，并进一步改进图像情感分析的性能。
参考文献：
1.Li,X.,Hong,X.,Zhang,X.,etal.(2018).Multi-ModalEmotionRecognitionwithSynergicDeepLearning.IEEEAccess,6,38057-38069.
2.Kim,M.,Kim,J.,&Mello,P.(2020).ModalityNet:Multi-modalImageEmotionClassificationusing2Dand3DCNNFeatures.IEEEAccess,8,149733-149748.
3.Chen,Q.,Huang,Y.,&Tang,J.(2021).MutualTrustNetworksforMultimodalSentimentAnalysis.IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,33(2),594-608.