华南理工大学学报(自然科学版)

作者：王伟凝 李乐敏 黄杰雄 罗杰波 徐向民

单位：1． 华南理工大学 电子与信息学院，广东 广州 510640; 2． 罗切斯特大学 计算机科学学院，纽约 罗彻斯特 14627

关键词：图像情感分类,卷积神经网络,先验信息,多层次

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)

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%．

来源：2019年第6期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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