大规模场景图像的情感语义分析若干关键技术研究

本书围绕场景图像的情感语义理解展开研究，从情感语义数据的获取、自动标注、情感语义类别的预测及大规模场景图像数据的高效检索等方面进行了探讨和研究，系统地阐述了场景图像情感语义分析的关键技术。从理论上，对场景图像蕴含的情感语义进行了抽象、分析和形式化表示；在实践上，搭建了实验平台进行了验证和分析，为各类图像数据的情感语义理解提供了新的思路和途径。全书集理论、技术、方法及实践于一体，具有较强的理论性和实践性，反映了当前该理论的最新研究成果。

这是一本深入探讨场景图像情感语义分析领域的著作。本书以场景图像的情感语义理解为核心，从情感语义数据的获取、自动标注、情感语义类别的预测及大规模场景图像数据的高效检索等方面进行了系统的研究。 书中首先介绍了国内外场景图像情感语义分析的研究现状，包括图像情感语义特征提取、图像情感语义数据的获取、自动标注、情感语义类别预测以及基于大数据技术的检索方法等方面。接着，书中详细阐述了大数据的种类、特点和应用，以及图像分析和检索的性能评测，为读者提供了丰富的理论知识和实践指导。 在理论方面，本书提出了基于模糊理论的场景图像情感语义标注方法，通过定义情感规则和情感规则映射方法，采用T-S模糊神经网络进行语义映射，实现了场景图像的情感语义自动标注。同时，本书还介绍了融合情绪、性格因素的OCC情感模型，通过加入情绪和性格因素来描述个性情感，为场景图像情感语义类别预测提供了新的思路和方法。 在实践方面，本书介绍了基于Adaboost-PSO-BP神经网络的场景图像情感语义类别预测算法，通过结合多种技术和方法，有效地提高了对场景图像情感类别的预测准确率。此外，本书还详细介绍了Hadoop平台技术，包括H