《电路与系统学报》2005年04期 加入收藏    获取最新 
 图像情感检索研究的进展与展望
 王上飞,王煦法
   基于语义内容的图像检索是解决图像简单视觉特征和用户检索丰富语义之间存在的语义鸿沟的关键。其中情感语义是最高层的语义。本文首先介绍情感图像检索的一般框架,并引出情感图像检索的4个主要内容:图像感性特征的抽取、用户情感信息的计算机描述、情感用户模型的建立和用户模型的个性化;并对这4个主要内容的现有算法和研究进展进行归纳和总结;接着介绍3个典型的原型系统;最后从情感数据库、用户模型的评估和用户模型的计算3个方面阐明实现情感图像检索所面临的问题,并提出一些初步的解决思路。
【作者单位】:中国科学技术大学计算机科学与技术系 安徽合肥230027 (王上飞);中国科学技术大学计算机科学与技术系 安徽合肥230027(王煦法)
【关键词】:情感;图像检索;用户模型;个性化
【基金】:国家973资助基金课题—图像、语音、自然语言理解与知识挖掘(G1998030500);校青年基金-感性信息处理及其在多媒体中的应用;国家自然科学基金?人工情感智能模型及其应用研究(60401004)
【分类号】:TP391.3
【DOI】:cnki:ISSN:1007-0249.0.2005-04-020
【正文快照】:
  1引言随着信息化社会的到来及信息高速公路计划的实施,人们越来越多地接触到大量的图像信息,怎样有效地组织、管理和检索这些大规模的图像数据库已经成为当前的一个热门课题[1,2]。早期图像数据库的检索方法主要是基于文本(Text Based)方式,通过对每一幅图像建立关键词等描述信息作为图像索引,采用传统数据库来满足图像检索的要求。但是一些图像的文本信息难以描述,不同人对同一幅图像有不同理解,这样文本描述信息就存在着多义性,因而往往不能取得满意的检索效果。为此人们提出了基于内容的图像检索(CBIR,Content Based Image Retrieval…
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 Development and prospect on emotion image retrieval
 WANG Shang-fei;WANG Xu-fa ( Department of Computer Science and Technology;University of Science and Technology of China;Hefei 230027;China )
  Semantics image retrieval is the key issue to solve the semantic gap between users’ complex semantics and visual features. Emotion is the most abstract semantic structure of images. This paper first introduces the general frame of emotion image retrieval and points out the four main research issues: to exact kansei features from images, to describe users’ emotion information, to build affective user model and to individualize the model. Then some algorithms to solve these four issues are analyzed in detail. After that, three typical archetypal systems are presented. Finally, three critical problems, including emotion database, evaluation of user mode and computation of user model, faced in emotion image retrieval are explained, and some resolved strategies are presented elementarily.
【Keyword】:emotion;image retrieval;user model;individualize
 【参考文献】 共(4)篇 
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 【引证文献】 共(1)篇 
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 【共引文献】 共(109)篇 
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