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为了实现基于内容的男西装图像情感语义识别,需要把男西装图像的低层特征映射到情感语义空间。在构建出的2维图像情感因子空间和男西装图像视觉特征（10维亮度一冷暖模糊直方图;7维的饱和度一冷暖模糊直方图+色彩对比度值的综合特征）的基础上,本文通过机器学习（BP神经网络）实现了男西装图像的低层特征到情感语义因子空间的映射,根据图像低层颜色特征可以自动完成图像情感因子值和情感描述值的计算,并把识别后的新图像数据自动加入到图像数据库中。实验证明,BP神经网络方法能较好的实现基于内容的男西装图像情感语义的识别。 相似文献
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服装在整个生命周期过程中无时无刻不体现着情感的作用。情感在服装的生命周期中主要体现有四处,分别对应四种情感:设计情感、消费情感、着装情感和感受情感。现有的研究表明这些情感都是客观存在的,同时提出了这四种情感之间具有某种量化关系的假设。然后利用中文简化版PAD情感模型,以女裙装和男T恤为例对这四种情感之间的关系进行了研究。通过情感测试、数据分析建立了这四种情感之间的PAD关系模型,并且经过数据分析预测效果良好,从而验证了假设的正确性。该模型对服装设计、服装消费等研究和实践具有一定的积极意义。 相似文献
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基于服装在整个生命周期具有的4种情感,利用中文简化版PAD情感模型,以男T恤为例对服装4种情感之间的关系进行了研究,通过情感测试和数据分析,建立了这4种情感之间的PAD关系模型;数据分析预测表明效果良好. 相似文献
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