基于特征融合的图像情感语义识别研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 课题研究的背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-13页 |
| 2 相关研究 | 第13-24页 |
| 2.1 图像语义相关基础概述 | 第13-15页 |
| 2.2 情感计算 | 第15-16页 |
| 2.3 图像特征与情感的关系 | 第16-24页 |
| 2.3.1 颜色特征与情感的关系 | 第17-20页 |
| 2.3.2 纹理特征与情感的关系 | 第20-22页 |
| 2.3.3 形状特征与情感的关系 | 第22-24页 |
| 3 图像特征提取方法 | 第24-45页 |
| 3.1 图像颜色特征提取方法 | 第24-31页 |
| 3.1.1 颜色空间 | 第24-29页 |
| 3.1.2 颜色直方图 | 第29-30页 |
| 3.1.3 实验结果 | 第30-31页 |
| 3.2 图像纹理特征提取方法 | 第31-37页 |
| 3.2.1 纹理特征和纹理分析 | 第32页 |
| 3.2.2 Tamura纹理特征提取 | 第32-34页 |
| 3.2.3 灰度共生矩阵 | 第34-36页 |
| 3.2.4 实验结果 | 第36-37页 |
| 3.3 图像形状特征提取方法 | 第37-43页 |
| 3.3.1 轮廓提取 | 第38-40页 |
| 3.3.2 傅里叶描述子 | 第40-41页 |
| 3.3.3 Hu不变矩 | 第41-42页 |
| 3.3.4 实验结果 | 第42-43页 |
| 3.4 图像多特征融合 | 第43-45页 |
| 4 情感空间 | 第45-49页 |
| 4.1 PAD三维情感建模 | 第45-46页 |
| 4.2 情感空间的建立 | 第46-49页 |
| 4.2.1 选择情感形容词 | 第46-47页 |
| 4.2.2 建立情感数据库 | 第47页 |
| 4.2.3 建立情感空间 | 第47-49页 |
| 5 图像情感语义映射 | 第49-55页 |
| 5.1 支持向量机 | 第49页 |
| 5.2 基于聚类的SVM多类分类方法 | 第49-52页 |
| 5.3 LFCM-SVM映射方法 | 第52-54页 |
| 5.3.1 线性判别分析法LDA | 第52-53页 |
| 5.3.2 LFCM-SVM方法的实现 | 第53-54页 |
| 5.4 图像语义映射流程 | 第54-55页 |
| 6 实验和结果分析 | 第55-59页 |
| 7 结论与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间所获得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
