融入模糊理论的SVM在图像情感识别中的应用研究

陈俊杰; 张大炜; 李海芳

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引入了将模糊理论融入SVM的改进理念,即FSVM,并实现了一种利用FSVM作为分类器且对图像逐层进行分类直至情感语义层面的分类系统,其难点在于建立从图像的低阶图像特征到高阶语义特征之间的映射关系,以及如何选取适合的隶属度函数来确立测试图片的具体语义类别.实验结果表明,本系统在图像情感识别中确实具有简单、快速、高效等特点,从而证明本系统将图像的语义分类提升到情感层面是成功的.

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来源
《计算机科学》 |2009年第8期|288-290299|共4页
作者
陈俊杰; 张大炜; 李海芳;
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作者单位

太原理工大学计算机与软件学院;

太原;

030024;

太原理工大学计算机与软件学院;

太原;

030024;

太原理工大学计算机与软件学院;

太原;

030024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
模糊理论; 支持向量机; 隶属度; 图像情感识别; 情感语义;

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