基于颜色特征的图像情感分类

分析了服装图像的颜色特征与情感之间的相关性,采用概率神经网络作为分类算法来完成情感语义分类。利用服装图像中的低阶特征实现高阶情感语义(穿着“优雅”与“俗丽”)的分类。     

中国画的特征提取及分类

中国画作为中国传统文化艺术的瑰宝,根据语义对国画图像进行检索是必要的。国画的语义主要反映在颜色和形状。依据国画自身的特点,研究了颜色和形状的特征提取算法,融合图像的颜色和目标的形状特征,构建了一种新的特征向量,分析了国画图像的多维低阶特征与高阶语义之间的相关性,采用支持向量机实现语义分类,实验结果表明该方法提取的特征向量稳定,能得到较高的分类精度。     

多特征综合的图像模糊情感注释方法研究

针对解决图像有效情感标注的问题,提出了一种多特征综合的图像模糊情感注释方法。该方法在讨论图像中的可视化特征（颜色、纹理和形状）与图像情感之间关系的基础上,选取和修正合适的算法提取颜色、纹理和形状特征,并将其作为模糊输入量;提出一种情感空间表示法量化情感;利用模糊集的近似推理理论完成对图像的情感注释。对100幅自然图像进行模糊情感标注,将其结果和20名自愿者对图像的情感感觉进行对比,实验结果表明,该方法能够有效地标识图像情感语义,证实了所采用的情感空间表示法具有一定的科学性,对于装璜、电子教学、图像检索和情感计算有一定的应用价值。     

图像情感分类的研究

图像情感分类是一个热点且有挑战性的课题,该文首先介绍图像情感分类的一般方法:选择要研究的图像、提取图像的视觉特征(如颜色、纹理和形状等)、情感空间的建立、选择适当的分类器对要研究的图像先训练再分类,然后分析了图像情感分类的局限和研究方向。     

图像情感分类的研究

图像情感分类是一个热点且有挑战性的课题,该文首先介绍图像情感分类的一般方法:选择要研究的图像、提取图像的视觉特征(如颜色、纹理和形状等)、情感空间的建立、选择适当的分类器对要研究的图像先训练再分类,然后分析了图像情感分类的局限和研究方向.     

基于颜色和形状特征的图像检索方法

提出了一种基于颜色和形状特征的图像检索方法。在对HSV颜色模型量化的基础上,提取颜色直方图作为图像的颜色特征。在提取形状特征时,结合颜色量化结果,利用图像分割提取图像的形状特征,利用两特征的加权距离计算图像之间的相似度,而后进行图像检索。实验结果表明,该方法取得了较好的检索效果。     

基于本体的图像情感语义识别研究

抽取图像颜色、形状、纹理特征,通过本体映射,建立本体表示的图像情感特征库。以中国情感图片系统作为训练样本,挖掘图像特征与情感之间的关联关系,并通过语义网规则语言SWRL（Semantic Web Rule Language）表示关联规则,建立情感映射规则库。情感推理引擎使用情感映射规则对图像特征进行推理,达到识别图像情感语义的目的。     

面向情感特征的风景图像分类研究及其实现

视觉活动是认知外部世界的主要途径,视觉感知源于物体的外形、色彩及纹理。而颜色特征的不同对人类情感变化起着至关重要的作用。鉴于不同风景图像会产生不同的颜色特征和情感特点,如何建立图像颜色特征与用户评价之间的关系并加以鉴别具有重要的研究意义。该文在学习前人提出的各种颜色提取分类算法的基础上,结合图像的颜色直方图对风景图像的颜色特征进行提取,并利用支持向量机的方法对图像进行分类。实验表明,该方法取得了较好的准确率。     

面向情感特征的风景图像分类研究及其实现

视觉活动是认知外部世界的主要途径,视觉感知源于物体的外形、色彩及纹理。而颜色特征的不同对人类情感变化起着至关重要的作用。鉴于不同风景图像会产生不同的颜色特征和情感特点,如何建立图像颜色特征与用户评价之间的关系并加以鉴别具有重要的研究意义。该文在学习前人提出的各种颜色提取分类算法的基础上,结合图像的颜色直方图对风景图像的颜色特征进行提取,并利用支持向量机的方法对图像进行分类。实验表明,该方法取得了较好的准确率。     

基于多特征协同的交通标志检测

针对交通场景图像中交通标志因颜色失真、形状失真和尺度变化导致漏检严重的问题,提出一种颜色特征、形状特征和尺度特征的多特征协同方法。从交通场景图像计算颜色增强图,利用多阈值分割方法和闭合轮廓曲率直方图链码表达,并对提取的形状轮廓的曲率直方图进行尺度归一化处理,融合颜色特征和归一化后的形状特征构成区域的特征向量,采用支持向量机分类获得检测结果。实验结果表明,该算法在较低时间复杂度下,能有效提高交通标志检测精度。     

基于颜色特征的家居设计图分类

提出一种基于颜色特征的家居设计图情感分类方法。通过人们对色彩的感知和理解,建立图像颜色特征与情感语义的关系模型。在此基础上,以家居设计图为数据源,提取图像的全局和局部颜色特征,结合基于RBF网络的分类器完成对家居设计图像的风格分类。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于局部颜色-空间特征的图像语义概念检测

针对基于语义的图像检索系统,提出了一种基于局部颜色-空间特征的图像语义概念检测方法。各种基于颜色、纹理和形状的全局特征都存在着众多信息冗余项和干扰项,而该文提出的局部颜色-空间特征则是利用语义概念层的先验知识进行特征降维后提取出的特征,它能更好地描述图像的语义内容,且具有容易提取、计算复杂度低的优点。实验结果表明,基于局部颜色-空间特征的概念检测方法优于基于全局特征的概念检测方法,将其用于图像检索后的检索精度比采用基于全局颜色特征的方法提高了36.4%。     

基于线条方向直方图的图像情感语义分类

图像语义分类在基于语义的图像检索中具有重要意义,但是图像的情感语义描述和分类方面的研究在近年来才刚刚起步。该文利用图像的低层特征实现了图像高层情感语义(“静感”和“动感”)的分类。图像的线条与情感之间存在明显的联系,选用线条方向直方图作为图像特征,利用概率神经网络(PNN)完成语义分类,实验表明该方法具有较好的效果。     

基于多语义特征融合的图像检索

多媒体技术的发展导致数字图像迅速增长,如何根据语义特征高效检索出满足用户要求的图像,已成为当前各行业迫切需要解决的问题。为此提出一种基于颜色、纹理和形状三种语义特征的图像检索方法,建立了颜色和纹理特征的语义描述,使用BP神经网络实现了低层视觉特征到高层语义特征的映射。选取Corel图像库作为测试图像库,实验通过与基于颜色语义特征的检索方法相比较,取得了良好的实验效果。     

基于目标区域的语义图像检索

提出了一种基于高层语义的图像检索方法,该方法首先将图像分割成区域,提取每个区域的颜色、形状、位置特征,然后使用这些特征对图像对象进行聚类,得到每幅图像的语义特征向量;采用模糊C均值算法对图像进行聚类,在图像检索时,查询图像和聚类中心比较,然后在距离最小的类中进行检索。实验表明,提出的方法可以明显提高检索效率,缩小低层特征和高层语义之间的“语义鸿沟”。     

基于FRD的图像纹理情感语义提取

图像的低层视觉特征(颜色、纹理和形状)中包含大量人类可感知的情感语义信息。利用纹理特征,提出一种新的索引方法——模糊认识度(FRD)聚类法,用来描述与情感相关联的语义图像。FRD聚类法能从高层的情感概念出发进行图像检索。索引使用3个感性的纹理特征：方向性,对比度和粗糙度生成FRD值。实验采用室内装饰图片,结果表明,该方法性能较好。     

基于SVM的图像低层特征与高层语义的关联

在基于内容的图像检索中，针对图像的低层可视特征与高层语义特征之间的鸿沟，提出了一种基于支持向量机（SVM）的语义关联方法。通过对图像低层特征的分析，提取了颜色和形状特征向量（221维），将它们作为支持向量机的输入向量，对图像类进行学习，建立图像低层特征与高层语义的关联，并应用于鸟类、花卉、海洋以及建筑物等几个典型的语义类别检索。实验结果表明，该方法可适应于不同用户的图像检索，并提高了检索性能。     

基于SVR分类的多特征彩色图像检索算法

传统的基于内容图像检索技术对图像领域没有限制,而宽泛的图像领域不仅严重影响了系统检索精度,而且增加了系统查询时间.本文提出一种基于SVR(Support Vector Regression)分类的多特征彩色图像检索新算法,该算法首先提取出图像的颜色、空间和纹理信息并作为图像的特征向量,然后以回归型支持向量机(SVR)为学习机器,对图像库进行分类处理以缩小图像领域范围,最后在较小的领域范围内进行图像检索.实验结果表明,本文算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率.     

利用模糊认知度从图像纹理中提取情感语义

图像的低层视觉特征（颜色、纹理和形状等）中包含着大量人类可感知的情感语义信息。利用纹理特征,提出一种新的索引方法-FRD（Fuzzy Recognize Degree,模糊认识度）聚类法,用来描述与情感相关联的语义图像。FRD聚类法使用三个感性的纹理特征：方向性、对比度和粗糙度,生成FRD值。从高层的情感概念进行图像检索。实验图像采用自然景观图片,验证了新方法的良好性能。