【摘 要】
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随着移动互联网技术和摄像设备的快速发展,多媒体数据呈爆发式增长,人们通过图片来表达评论,传递情绪的方式也越来越常见。视觉内容的情感分析在过去几年引起了相当多的关注
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随着移动互联网技术和摄像设备的快速发展,多媒体数据呈爆发式增长,人们通过图片来表达评论,传递情绪的方式也越来越常见。视觉内容的情感分析在过去几年引起了相当多的关注。传统的情感分析方法主要侧重于预测图像最主要的情感类别,而忽略了受环境,主观性和文化背景等各种因素而引起的情感模糊性的问题。为了解决这个问题,本文已经提出了图像情感分布预测方法,以通过一组情感标签而不是单个标签或多个不同标签的分布来描述图像。本文从这一角度出发,提出了两种情感分布预测模型。1.联合低秩嵌入和逆协方差估计的图片情感分布预测模型:本文将低秩特征嵌入和逆协方差正则化项合并到一个统一的框架中,以同时学习更强大的特征表示和更合理的预测模型。具体来讲,低秩正则化项对于捕获嵌入在数据中的低秩结构起着关键作用;逆协方差正则化项以通过利用输出之间的结构关系来预测模型的回归系数。我们提出了一种启发式优化算法来优化目标函数。实验结果表明,所提出的框架可以有效地提高图像情感分布预测结果,并且对噪声特征具有较好的鲁棒性。2.基于多视角低秩嵌入逆协方差估计的图片情感分布预测模型:当前对多媒体的内容分析,依赖于单一特征通常很难达到理想的性能。为了进一步提高预测的准确率,我们将多视角学习加入到当前的网络中去。模型包含两个主要组成成分:多视图嵌入和逆协方差估计项。多视角嵌入项充分利用了多视角特征之间的互补性,寻找一个潜在子空间来描述样本,得到样本在子空间的最低秩特征表示。逆协方差估计项受结构化稀疏正则化的限制,以学习更合理的分布预测模型。在三个公开可用的数据集上进行实验,结果表明,我们提出的算法进一步提升了预测效果。
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