面向自然语言理解的图像情感语义检索
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国家自然科学基金资助项目(61202163);山西省自然科学基金资助项目(2013011017-2);山西省高校科技创新项目(2013150);忻州师范学院重点学科专项课题资助( XK201308)


Image emotional semantic retrieval based on natural language understanding
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    摘要:

    随着多媒体技术的迅速发展,图像资源的管理和检索日益成为研究热点,目前的图像检索技术因忽略了情感因素而显得力不从心.通过对自然语言分词,应用OCC情感模型,实现了使用自然语言对图像库进行情感语义检索.以百度图片频道下载的800张自然风景图像数据建立图像库并进行测试,实验结果表明取得了良好的检索效果,可为更多类型的图像情感语义检索打好基础,具有一定的实用价值.

    Abstract:

    With the rapid development of multimedia technology, image management and retrieval has become a research hotspot, current image retrieval techniques become helpless because of ignoring the emotional factors. Based on the segmentation for natural language and application of OCC emotion model, it was realized to use natural language to make emotional semantic retrieval for image database. Using 800 natural scenery images download in Baidu channel to establish image database and test, the experimental results show that the developed system achieves good retrieval effect, which can lay a good foundation for semantic retrieval of more types of images and has some practice value.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

曹建芳,陈俊杰,杨灿.面向自然语言理解的图像情感语义检索[J].湖南科技大学学报(自然科学版),2014,29(2):81-85

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  • 在线发布日期: 2014-06-11