图像情感语义研究的目的是使计算机能够以适当的模型来描述和表达人类观察图像时所引起的情感反应,用带有主观感情色彩的语义表述图像。其结果可以用于图像的情感评估、图像检索、美术和广告产品设计等方面。本课题将对图像情感信息的语义模型、自动获取机制及其在图像检索中的应用进行系统深入地研究。其主要研究内容包括:1)设计情感语义词典,实现一种结构式的多层图像情感语义描述模型;2)设计和构造与情感相关的蕴涵语义表示的模糊综合图像特征;3)建立基于支持向量机回归和高层语义相关反馈算法的机器学习机制,实现图像情感信息的自动获取;4)建立基于情感语义的图像检索演示系统。本课题涉及到认知科学、心理学、图像处理、模式识别、人工智能等众多学科领域,是一个崭新的具有很大挑战性的前沿课题,具有重要的理论意义和实用价值。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
针对弱边缘信息的左心室图像分割算法
一种基于多层设计空间缩减策略的近似高维优化方法
基于改进LinkNet的寒旱区遥感图像河流识别方法
基于文献计量学和社会网络分析的国内高血压病中医学术团队研究
新型树启发式搜索算法的机器人路径规划
基于语义多边图的多物体图像类别发现及其在图像检索中的应用
基于语言模型的图像数据库自动语义标注及多模式检索研究
基于生物视觉机制的语义图像检索模型及方法
多源信息驱动的大规模遥感图像场景语义检索