文献类型：期刊文章

作　　者：曹建芳[1,2] 陈俊杰[1] 李海芳[1]

机构地区：[1]太原理工大学计算机与软件学院,山西太原030024 [2]忻州师范学院计算机科学与技术系,山西忻州034000

出　　处：《山西大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金(61202163)

年　　份：2013

卷　　号：36

期　　号：3

起止页码：331-337

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSCD、CSCD_E2013_2014、JST、RCCSE、WOS、ZGKJHX、ZMATH、ZR、核心刊

摘　　要：面对图像迅速增长的局面和用户检索图像的要求,依靠先进的技术提取图像蕴含的情感语义并对其分类正是当前各行业急需解决的问题.为此,以自然风景图像为例,提出了一种基于Adaboost-BP神经网络的图像情感语义分类方法,通过OCC情感模型描述图像的情感,使用Adaboost算法组合15个BP神经网络弱分类器的输出,构建强分类器,旨在提高图像情感语义分类的效率.使用百度图片频道上下载的600张自然风景图像进行训练和测试,实验通过与BP神经网络方法测试结果相比较,取得了良好的分类效果,可为更多类型的图像情感自动分类打好基础,具有一定的实用价值.

关 键 词：图像情感分类  OCC情感模型  BP神经网络 ADABOOST算法

分 类 号：TP391]