基于多层特征描述及关系学习的智能图像情感识别

• 作者: 徐丹 普园媛 杨文武 赵征鹏 钱文华 阿曼
• 来源期刊: 陕西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像情感识别 多层级图像特征 关系学习网络 CNN 人工智能
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能专题
• 页码范围: 40-48
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7497字
• 语种: 中文

摘要

针对缺少标记的情感图像数据会严重影响卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)性能的问题,利用半监督动态学习的方法建立了大规模的图像情感数据集——Large-scale deep emotion(LSDE)数据集.为了有效弥补图像特征和人类情感之间的差异,先将图像目标与背景进行分离,之后使用关系学习网络获得基于前景和背景图像的不同层级间的关系.在LSDE数据集、Twitter2数据集以及ArtPhoto数据集上的实验结果表明,关系学习网络能够有效地提取图像的多层级特征并学习到不同层级特征之间的关系,弥补图像特征和人类情感的差异,提高图像情感识别的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱文华	云南大学信息学院	47	102	6.0	6.0
2	徐丹	云南大学信息学院	90	938	14.0	28.0
3	普园媛	云南大学信息学院	38	102	6.0	7.0
4	赵征鹏	云南大学信息学院	21	113	7.0	9.0
5	杨文武	云南大学信息学院	2	0	0.0	0.0
6	阿曼	云南大学信息学院	2	0	0.0	0.0