基于多层次深度卷积神经网络的图像情感分类

摘要：

由于图像的复杂性和人类情感的主观性,图像情感分类是一项非常具有挑战性的任务.针对深度学习方法没有充分考虑图像先验信息的问题,提出一个新的多层次深度卷积神经网络框架.该框架综合考虑全局和局部视角,引入显著主体、颜色和局部等先验信息,从多个层次学习图像的情感表达.实验结果表明,在公开的大数量级和小数量级情感图库上,该框架的分类准确率均高于现有的图像情感分类方法,其平均分类准确率比最优方法提高了2.8％,特别在情感类别“厌恶”上提高了15％.

关键词：图像情感分类、卷积神经网络、先验信息、多层次

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目U180120050,61702192,U1636218;广东省自然科学基金资助项目2015A030313212;国家留学基金资助出国留学项目201506155081

在线出版日期：2019-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：39-50