基于深度学习CNN模型的图像情感特征抽取研究
Research on Image Emotion Feature Extraction Based on Deep Learning CNN Model
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作者:
李志义
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许洪凯
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段斌
2
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作者单位:
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提交时间:2023-07-26 17:46:53
摘要: [目的/意义]以用户情感为线索的图像检索已成为机器学习研究的热点,但图像情感特征标注的语料数据多来源于对图像低层特征的抽取,从而导致图像检索过程单一化和程式化。本文提出了一种基于深度学习的图像情感特征抽取的算法,将图像底层特征融合到图像的高层情感语义当中,为实现图像的情感语义检索提供了参考。[方法/过程]利用改进的卷积网络模型,将数据集图像的颜色、纹理作为输入,经多层运算自动提取图像的情感信息,并通过反向传播算法计算出改进后模型的情感检索准确率,构造出准确率较高且过拟合程度低的图像情感特征提取模型。[结果/结论]应用改进的卷积神经网络模型,实现了对图像情感特征的抽取,相较于原模型提升了10%的检索准确率。
版本历史
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2023-07-26 17:46:53 |
ChinaXiv:202307.00493V1
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