基于Adaboost-BP神经网络的图像情感分类方法研究

• 作者: 曹建芳 李海芳 陈俊杰
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像情感分类 OCC情感模型 BP神经网络 Adaboost算法
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 第四届全国智能信息处理学术会议(NCIIP2013)论文选登
• 页码范围: 331-337
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

面对图像迅速增长的局面和用户检索图像的要求,依靠先进的技术提取图像蕴含的情感语义并对其分类正是当前各行业急需解决的问题.为此,以自然风景图像为例,提出了一种基于Adaboost-BP神经网络的图像情感语义分类方法,通过OCC情感模型描述图像的情感,使用Adaboost算法组合15个BP神经网络弱分类器的输出,构建强分类器,旨在提高图像情感语义分类的效率.使用百度图片频道上下载的600张自然风景图像进行训练和测试,实验通过与BP神经网络方法测试结果相比较,取得了良好的分类效果,可为更多类型的图像情感自动分类打好基础,具有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈俊杰	太原理工大学计算机与软件学院	220	1728	20.0	30.0
2	李海芳	太原理工大学计算机与软件学院	92	507	12.0	16.0
3	曹建芳	太原理工大学计算机与软件学院	54	160	7.0	9.0