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情感语义图像检索研究的开题报告

一、研究背景

随着现代科技的不断进步，人们对计算机视觉、情感计算等方面的研究也越来越多。图像信息是人类最熟悉的信息之一，因此如何让计算机也能够理解图像信息，成为了人们一直探索的问题。同时，情感计算也是近年来备受研究者关注的领域之一，情感计算技术能够让计算机像人类一样理解情感信息，从而更好地服务于人类。

在现实生活中，人们通过图像来表达情感是非常普遍的，例如社交网络上的许多照片、广告等等。因此，基于情感语义的图像检索能够更贴近人类的需求。

二、研究方案

1.研究目标

本研究旨在探索一种基于情感语义的图像检索方法，使得计算机能够自动理解图像中的情感信息，从而实现更精准的图像检索。具体研究目标如下：

（1）构建情感语义标注库，包含多种情感标签；

（2）提出一种情感语义计算模型，基于该模型对图像进行情感语义预测；

（3）将情感特征与视觉特征相结合，实现基于情感语义的图像检索。

2.研究方法

（1）情感语义标注库构建。根据已有的情感分类体系，结合图像内容及描述信息等，对图像进行标注，并建立情感标签库。

（2）情感语义计算模型设计。结合深度学习等技术，设计一种情感语义计算模型，从而对图像的情感信息进行预测。

（3）基于情感语义的图像检索。结合已有的图像检索方法，将情感特征与视觉特征相结合，实现基于情感语义的图像检索。

三、研究意义

（1）为社交网络中的图像检索和图像广告推荐等提供更精准的服务，提高用户满意度；

（2）为搜索引擎等的图像检索提供更加全面丰富的结果；

（3）为图像情感理解等相关领域提供一种新的思路。

四、研究难点

（1）如何实现精准的情感语义标注，从而构建一个高质量的标注库；

（2）如何让机器理解复杂的情感信息，实现情感语义的高效计算；

（3）如何将情感特征与视觉特征相结合，实现基于情感语义的图像检索。

五、预期成果

（1）情感语义标注库；

（2）算法模型及应用程序；

（3）论文及学术论文。

六、研究进度安排

（1）情感语义标注库的构建和完善（2019年9月-2020年1月）；

（2）情感语义计算模型的设计和实现（2020年1月-2020年6月）；

（3）基于情感语义的图像检索方法的研究及实现（2020年6月-2021年1月）；

（4）论文撰写及提交（2021年1月-2021年7月）。

七、参考文献

[1]Zhang,H.,Pang,B.,Cheng,X.(2017).Automaticimageannotationviadeeplearning-basedsemanticsegmentation.Neurocomputing,262,63-72.

[2]Zhou,H.,Wang,X.,Yu,S.(2016).Visualsentimentpredictionbasedonhigh-levelfeaturerepresentationofConvolutionalNeuralNetwork.InformationSciences,370,1-9.

[3]Wu,Q.,Shen,C.,Wang,Q.,Zhang,Y.(2016).Leveraginghierarchicalparametricnetworksforskeletaljointsbasedactionrecognition.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,724-732.