图像情感语义分析技术

出版者:电子工业

作者:陈俊杰//李海芳//相洁//赵涓涓

页数:273

出版时间:2011-4

价格:38.00元

isbn号码:9787121063688

具体描述

《图像情感语义分析技术》系统地介绍了情感的认知基础及数学模型、从fMRI数据中解读情绪状态的方法、图像特征提取算法、神经网络和支持向量机、MPEG中图像的描述标准、本体构建和推理方法，并在此基础上结合当前的研究动态，着重对基于强度的多层情感模型、图像特征和情感映射算法、图像特征本体的构建和推理的相关技术进行了讨论，力求向读者展示相关领域的最新研究动态，希望能为从事相关研究的广大读者提供参考，能对图像理解、人机交互技术的发展起到推动作用。

目录信息

第1章 绪论 1.1 图像语义提取技术与发展 1.1.1 图像语义提取技术 1.1.2 图像语义提取研究进展 1.2 情感计算的产生与发展 1.2.1 情感计算的产生及研究内容 1.2.2 情感计算的研究进展 1.2.3 情感计算的应用 1.3 图像特征和情感的关系 1.3.1 颜色与情感的对应 1.3.2 纹理、形状与情感的对应 1.3.3 对象及感兴趣区域与情感的对应 1.4 脑科学与情感计算 1.4.1 脑科学 1.4.2 脑科学的主要研究手段 1.4.3 脑科学研究与情感计算的关系 1.5 本体与图像特征的描述 1.5.1 MPEG标准与本体 1.5.2 本体的构建 本章小结 参考文献第2章 情感的认知基础 2.1 情绪、情感的关系 2.1.1 什么是情绪和情感 2.1.2 情绪和情感的区别和联系 2.2 情感的范畴表示 2.2.1 基本情绪 2.2.2 复合情绪 2.3 情感的维度表述 2.3.1 情感的维度表示 2.3.2 PAD三维情感模型 2.4 情感的生理特征 2.4.1 面部表情与姿态 2.4.2 皮肤电反应 2.4.3 循环系统 2.4.4 内分泌系统 2.4.5 声音与音调 2.4.6 呼吸 2.4.7 脑电反应 2.5 情绪的内在神经机制 2.5.1 情绪的脑机制 2.5.2 情感的基本环路 2.6 从fMRI数据中解读情绪状态 2.6.1 fMRI基本原理 2.6.2 fMRI实验设计 2.6.3 fMRI数据采集 2.6.4 fMRI数据预处理 2.6.5 fMRI数据脑功能定位分析 2.6.6 基于fMRI数据解读情绪状态 本章小结 参考文献第3章 情感模型 3.1 基于认知的情感模型 3.1.1 OCC模型 3.1.2 Roseman模型 3.1.3 Scherer模型 3.1.4 非认知的情感模型 3.2 基于概率的模型 3.2.1 隐马尔可夫模型 3.2.2 隐马尔可夫情感模型 3.2.3 状态转移概率矩阵的求取 3.3 多层情感模型 3.3.1 情感影响因素 3.3.2 情感预测系统 3.3.3 实验及结果分析 3.4 情感建模的应用 本章小结 参考文献第4章 图像特征提取算法 4.1 颜色特征提取算法 4.1.1 颜色空间 4.1.2 颜色直方图 4.1.3 颜色矩 4.1.4 颜色集 4.1.5 颜色相关图 4.2 纹理特征提取算法 4.2.1 纹理特征和纹理分析 4.2.2 基于统计的方法 4.2.3 基于结构的方法 4.2.4 基于频谱的方法 4.3 形状特征提取算法 4.3.1 边界描述 4.3.2 区域描述 4.3.3 几何形状描述 4.4 感兴趣区域特征提取算法 4.4.1 基于拐点的方法 4.4.2 基于灰度变换的方法 4.4.3 基于视觉注意的方法 4.4.4 基于眼动跟踪的方法 4.4.5 权重的确定 4.5 图像特征聚类及结果分析 4.5.1 实验数据 4.5.2 实验步骤及结果分析 本章小结 参考文献第5章 图像语义提取算法 5.1 径向基概率神经网络算法 5.1.1 径向基函数神经网络 5.1.2 概率神经网络 5.1.3 径向基概率神经网络 5.1.4 径向基概率神经网络的应用 5.2 自组织映射算法 5.2.1 自组织映射网络 5.2.2 自组织映射算法 5.2.3 SOM网络模型的应用 5.3 支持向量机 5.3.1 基本思想 5.3.2 SVM多类分类方法 5.3.3 基于聚类的SVM多类分类方法 5.3.4 LFCM-SVM多类分类方法 5.3.5 LFCM-SVM图像语义映射 5.3.6 图像情感语义映射 5.4 有判定的极小极大规则学习算法 5.4.1 极小极大规则学习方法 5.4.2 有判定的极小极大规则学习算法 5.4.3 规则抽取及简化的实现 本章小结 参考文献第6章 多媒体信息的描述标准（MPEG标准） 6.1 MPEG-1标准与MPEG-2标准 6.1.1 MPEG-1标准 6.1.2 MPEG-2标准 6.2 MPEG-4标准 6.2.1 MPEG-4标准的目标 6.2.2 MPEG-4标准的组成 6.2.3 MPEG-4标准主要特征 6.3 MPEG-7标准 6.3.1 MPEG-7标准的目标 6.3.2 MPEG-7标准的内容 6.3.3 MPEG-7标准中的关键技术 6.4 MPEG-21标准 6.4.1 MPEG-21标准的目标 6.4.2 MPEG-21标准框架的基本要素 6.5 MPEG-7标准与图形描述 6.5.1 基于MPEG-7的颜色描述子 6.5.2 基于MPEG-7的纹理描述子 6.5.3 基于MPEG-7的其他描述子 6.5.4 基于MPEG-7的描述举例 本章小结 参考文献第7章 本体的构建及推理 7.1 本体的定义及相关概念 7.1.1 本体的定义 7.1.2 本体的结构 7.1.3 本体的作用 7.1.4 已有本体的简介 7.2 本体的分类 7.2.1 根据应用主题的分类 7.2.2 根据形式化程度的本体分类 7.2.3 根据研究层次的本体分类 7.3 本体的构建 7.3.1 本体构建的相关知识 7.3.2 本体的构建工具 7.3.3 本体的构建方法 7.4 概念格理论与本体的结合 7.5 模糊概念格的本体约束 7.5.1 融合MPEG-7的模糊情感本体框架 7.5.2 模糊图像情感本体框架 7.5.3 模糊形式背景 7.5.4 模糊情感形式概念分析 7.6 本体推理 7.6.1 本体推理方法 7.6.2 模糊情感匹配规则算法 7.7 图像情感本体库构建实验及结果分析 7.7.1 实验数据 7.7.2 实验步骤及结果分析 本章小结 参考文献
· · · · · · (收起)

用户评价

我是一名在用户体验（UX）设计领域工作的专业人士，每天都在思考如何让数字产品与用户建立更深层次的连接，而情感理解一直是UX设计的核心挑战之一。当我看到《图像情感语义分析技术》这本书时，我的脑海中立刻浮现出无数应用的可能性。设想一下，如果我们的应用程序能够“感知”用户在浏览产品图片时的喜悦、好奇、甚至是不满，然后根据这些情感反馈动态调整界面布局、推荐内容，甚至是调整文案的语气，这将是多么革命性的用户体验提升！这本书的标题承诺了一种技术上的飞跃，让我对它能够提供的洞见充满好奇。我特别想了解书中会如何界定和识别图像中的“情感信号”，这是否涉及到对色彩心理学、构图美学，甚至是图像中人物的微表情的深入分析？例如，暖色调是否总是代表积极情感？什么样的构图更能唤起用户的归属感或兴奋感？书中是否会提供一套系统性的方法论，来指导UX设计师如何将这些图像情感分析技术融入到产品设计流程中？我非常关注那些能够帮助我们理解用户在看到特定图像时所产生的潜意识反应的技术。这不仅仅是识别图片里的物体，而是要理解这些物体、这些场景、这些人物组合在一起时，给用户带来怎样的心理感受。书中是否会讨论如何利用生成式AI来创造更能引发用户积极情感的视觉内容？或者，是否会探讨如何通过分析用户对海量图像的情感反馈数据，来优化品牌形象和产品定位？我还会期待书中对“语义分析”部分的阐述，它是否能帮助我们理解图像背后的更深层含义，比如产品的使用场景、用户的潜在需求，甚至是社会文化趋势？例如，一张展示人们户外活动的图片，其语义可能指向“健康生活”、“自由”、“冒险”等概念，而这些概念又会如何影响用户的情感体验？这本书如果能提供切实可行的案例，展示如何通过分析图像的情感和语义来解决实际的UX问题，那将是无价的。我期望这本书能为我提供一套新的工具和思维方式，让我能够设计出真正能够触动用户心灵的产品。

我是一名对信息检索和知识工程领域充满热情的探索者，一直在思考如何让机器更好地理解和组织海量的非结构化信息，特别是图像。《图像情感语义分析技术》这个书名，让我看到了突破性的进展。我一直觉得，现有的图像检索技术往往停留在关键词匹配的层面，而无法捕捉图像所传达的丰富情感和深层含义，这极大地限制了信息检索的效率和精度。我非常好奇书中会如何提出方法，来实现对图像更深层次的理解。它是否会介绍如何构建一个能够理解图像情感的知识图谱，从而能够根据用户的情感需求来检索图像？例如，用户可能想找一张“令人振奋”的图片，而不是仅仅搜索包含“山峰”的图片。书中是否会探讨如何将图像的情感属性与现有的知识图谱相结合，从而实现更智能的问答和信息发现？我特别关注书中在“语义分析”方面的技术，我希望它能帮助我们超越简单的物体识别，去理解图像所描述的场景、事件、关系，甚至是抽象的概念。例如，当我们搜索“人工智能在教育中的应用”时，如果能够检索到能够直观地传达这一概念，并且带有积极情感的图像，那将大大提升信息检索的质量。我还会期待书中能介绍一些前沿的跨媒体检索技术，如何将图像、文本、甚至音频信息融合起来，形成一个更全面的信息理解框架。我非常好奇书中是否会提出一些创新的图像表示方法，能够将图像中的情感和语义信息编码成机器可读的向量，从而为更高效的检索和推荐提供基础。这本书如果能为信息检索和知识工程领域提供一套能够实现图像深层理解和情感化检索的理论和技术，那将是向前迈出的重要一步。

我是一名对人类认知和信息处理机制充满好奇的心理学研究者，特别是关于视觉信息如何影响我们的情感和决策，这一直是我的研究重点。《图像情感语义分析技术》这个书名，立刻吸引了我，因为它触及到了我最感兴趣的领域。我一直在思考，人类是如何在瞬间理解一张图片所传达的丰富情感和复杂意义的，而机器又是否能模拟甚至超越这种能力？书中是否会探讨与视觉情感识别相关的心理学理论，例如情绪唤起理论、认知评估理论等，并将其与具体的图像分析技术相结合？我渴望了解书中是如何将抽象的情感概念（如喜悦、悲伤、愤怒、恐惧等）转化为可量化的视觉特征的。这是否会涉及到对面部微表情、身体姿态、眼神交流等生物信号的细致分析？或者，它是否会从更宏观的层面，研究色彩、线条、形状、空间关系等视觉元素对人类情感的普遍影响？我特别关注书中在“语义分析”方面所提出的方法，它是否能帮助我们理解图像作为一种信息载体，其所传达的超越字面意义的深层含义，以及这些含义如何与我们的认知和情感系统发生互动？例如，一张描绘着荒凉景象的图片，其直接语义是“枯萎”、“空旷”，但其深层语义可能引发观者对“孤独”、“绝望”、“生存挑战”等情感的联想。书中是否会提供关于如何建立图像语义知识图谱，以及如何将这些知识图谱应用于情感推理的研究？我对书中可能探讨的跨文化差异在图像情感理解方面的影响也充满了期待。我希望这本书能为我提供关于视觉信息处理和情感生成的最新研究成果，并能启发我设计新的实验，以更深入地探索人类视觉情感的奥秘。

我是一名对人工智能伦理和偏见问题深感忧虑的研究者，特别关注AI技术在实际应用中可能带来的社会影响。《图像情感语义分析技术》这个书名，让我思考这项技术在伦理层面上可能存在的挑战和机遇。我非常好奇书中是否会主动探讨在图像情感语义分析过程中可能出现的偏见问题。例如，如果训练模型的数据集本身就存在种族、性别或文化上的偏见，那么模型在识别图像情感时，是否会放大这些偏见，从而导致不公平的结果？书中是否会提出一些方法来检测和缓解这些偏见，例如通过数据增强、公平性约束的损失函数，或者对抗性训练等技术？我非常期待书中能够深入讨论“情感”在不同文化背景下的差异性，以及如何在技术层面考虑到这些差异，避免将特定文化的情感表达模式强加于其他文化。此外，我也关心“语义分析”部分可能带来的伦理问题。如果AI能够深入理解图像的含义，那么它是否有能力被用于操纵公众舆论，或者进行更具侵略性的信息监控？书中是否会探讨如何建立相应的技术和法规，来防止这类滥用行为？我还会关注书中关于数据隐私的讨论。当我们在分析用户上传的图像时，如何确保用户的隐私不被泄露，以及如何对收集到的情感和语义信息进行负责任的使用？我希望这本书不仅仅是介绍技术本身，更能引领读者思考这项技术可能带来的社会影响，并为构建一个更负责任、更公平的人工智能未来提供理论和实践上的指导。这本书如果能够平衡技术发展与伦理考量，为AI的健康发展提供前瞻性的思考，那将具有重要的社会价值。

我是一名在社交媒体平台工作的算法工程师，我们的核心任务之一就是理解用户生成内容，并为用户提供更个性化、更安全的体验。《图像情感语义分析技术》这个书名，对于我们来说，无疑是一个能够直接提升产品效果的利器。我迫不及待地想了解书中会提供哪些具体的技术和方法，来帮助我们更深入地理解用户上传的图片。例如，在我们进行内容审核时，如何准确地识别那些可能引起用户不适或违反平台规定的图像？书中是否会介绍能够识别包含暴力、仇恨言论、色情内容，甚至是不良引导的图像的技术？我非常关注书中在“情感分析”方面的技术，它是否能帮助我们判断用户发布的图片所传达的整体情感基调，比如是积极的、中性的，还是消极的？这对于个性化推荐、内容排序，甚至用户情绪监测都有着重要的意义。例如，如果用户最近发布的图片多为与户外活动相关的积极内容，我们就可以为其推荐更多相关的活动信息或装备。同时，我也非常好奇书中在“语义分析”方面的技术。它是否能帮助我们不仅仅识别图片中的物体，还能理解图片所传达的更深层含义，比如图片的背景、发生的事件、图片所关联的社会文化现象等？例如，一张描绘着某个城市街景的图片，其语义可能指向“旅游”、“文化”、“生活方式”等，而这些信息对于精准推荐用户可能感兴趣的本地服务或旅游目的地至关重要。我还会期待书中能提供一些关于大规模图像数据集的分析和标注的经验，以及如何构建高效的模型来处理海量的用户生成图像。这本书如果能为我们提供一套切实可行的技术方案，帮助我们更好地理解图像，提升用户体验，并维护平台的健康生态，那将是无价之宝。

我是一名在教育技术领域工作的开发者，一直致力于利用技术手段来提升学习体验，让学习过程更加生动、有趣，并更能激发学生的学习兴趣。我认为，图像在教育中扮演着至关重要的角色，它能够直观地传达复杂的概念，激发学生的想象力，并帮助他们建立情感连接。《图像情感语义分析技术》这个书名，让我看到了将先进技术应用于教育的巨大潜力。我非常好奇书中会如何阐述如何通过分析图像中的情感线索来提升教学效果。例如，对于一个正在学习历史事件的学生，如果系统能够分析他观看相关历史图片时的情感反应，并据此调整教学内容或讲解方式，这将是多么个性化和有效的学习方式！书中是否会介绍如何利用图像的情感分析来识别学生在学习过程中可能遇到的困惑、兴趣点，甚至是挫败感？从而让教育系统能够及时地提供支持或调整学习路径。我期待书中能提供具体的案例，展示如何利用图像的语义分析来帮助学生更好地理解抽象概念。例如，在教授科学知识时，通过分析学生对某个科学示意图的情感和语义理解，来判断他们是否真正掌握了概念，或者是否存在误解。书中是否会探讨如何利用图像情感分析技术来设计更具吸引力的教育内容，比如通过分析不同风格的插画、动画对学生情感的影响，来选择最适合教学目标的视觉元素？此外，我也关注书中在“语义分析”部分的技术，它是否能帮助我们构建更丰富的知识图谱，将不同的知识点通过图像联系起来，并理解它们之间的逻辑关系，从而帮助学生构建更全面的知识体系？这本书如果能为教育技术领域的开发者提供一套实用的方法论和技术指导，帮助我们创造出更具情感连接、更富启发性的学习产品，那将具有里程碑式的意义。

我是一名活跃在艺术评论领域的博主，总是在思考如何用更深入、更科学的方式来解读艺术作品的情感力量和象征意义。《图像情感语义分析技术》这个书名，让我感到既新奇又充满挑战。我一直在探索如何超越主观的个人感受，去理解艺术作品是如何通过视觉语言触动观众心灵的，而这本书似乎为我提供了一种全新的视角。我非常想知道书中会如何将“情感”与“艺术图像”联系起来。它是否会分析绘画、摄影、雕塑等不同艺术形式中的色彩、线条、构图、光影等元素，是如何被艺术家精心运用，以唤起观众特定的情感反应？例如，一位艺术家如何通过运用大胆的色彩和动感的笔触来传达激情，或者通过柔和的光影和宁静的构图来营造平和的氛围？书中是否会介绍一些量化的方法，来评估艺术作品的情感强度和情感类型，从而为艺术鉴赏提供一种新的维度？我尤其关注书中在“语义分析”方面的技术，我希望它能帮助我更准确地解读艺术作品背后的象征意义、文化内涵，甚至艺术家想要传达的社会批判或哲学思考。例如，一幅描绘着特定历史事件的画作，其直接语义是事件本身，但其深层语义可能包含着对战争的控诉，对人性的反思，或是对自由的渴望。书中是否会探讨如何构建艺术作品的语义知识库，并通过分析这些知识库来理解作品的复杂含义？我期待书中能提供一些经典的艺术作品案例分析，展示这些技术是如何被用来揭示作品不为人知的深层情感和意义的。这本书如果能为我提供一套分析艺术作品情感和语义的理论框架和工具，将极大地丰富我的艺术评论的深度和广度，并能帮助我更好地与读者分享艺术的魅力。

这本书的标题《图像情感语义分析技术》一下子就抓住了我的眼球，作为一个在人工智能和计算机视觉领域摸爬滚打多年的从业者，我对图像的情感理解和语义解析一直抱有极大的兴趣。我一直认为，机器要真正理解世界，就不能仅仅停留在识别物体的层面，更需要触及到情感的维度，以及更深层次的语义信息。这本书的出现，仿佛是为我打开了一扇新的大门。我迫不及待地想知道，作者是如何将复杂的图像信息转化为可以被机器理解和分析的情感和语义的。这本书是否会深入探讨各种深度学习模型的应用，比如卷积神经网络（CNN）在特征提取上的优势，以及循环神经网络（RNN）或Transformer在捕捉图像序列中情感变化的可能性？它会不会介绍一些前沿的注意力机制，这些机制如何帮助模型聚焦于图像中最能表达情感的关键区域？我尤其好奇的是，书中对于“情感”的定义和量化方式，是基于现有的心理学情感模型，还是提出了全新的、更适合图像分析的框架？例如，人类的面部表情、肢体语言，甚至是图像的色彩、构图、光影，在不同的文化背景下，又会有怎样微妙的差异？书中是否会涉及这些跨文化的情感表达差异的分析？而且，“语义分析”部分，是否会超越简单的物体识别，进一步挖掘图像所传达的意义、意图，甚至是叙事性？这本书的潜在价值在于，它不仅可能为学术研究提供新的理论和方法，更可能催生出许多创新的应用，例如在社交媒体内容审核、个性化推荐系统、虚拟现实体验设计，甚至是在医疗健康领域的情感监测等方面。我非常期待书中能够有详实的案例分析，展示这些技术是如何被实际应用，并解决现实世界中的问题的。此外，我还会关注书中在数据预处理、标注以及模型评估方面的最佳实践。毕竟，一个强大的模型离不开高质量的数据和严谨的评估体系。总而言之，这本书的标题给我带来了巨大的期待，我渴望从中汲取知识，拓展我的技术视野，并希望能启发我在未来的研究和开发中，为图像情感语义分析领域贡献自己的力量。

作为一名专注于市场营销和品牌传播的从业者，我一直在寻求更有效的方式来理解目标受众的情感反应，并用更具吸引力的方式传递品牌信息。因此，《图像情感语义分析技术》这个书名让我眼前一亮。我深深地相信，图像是我们与消费者沟通最强大的媒介之一，而理解图像所承载的情感和深层含义，对于制定成功的营销策略至关重要。我非常好奇书中会如何揭示图像中隐藏的情感密码。它是否会深入探讨色彩、构图、光影、人物表情、甚至物体摆放等视觉元素是如何共同作用，来塑造和传达特定的情感基调？例如，一个品牌在推出新产品时，会选择怎样的图像风格来唤起消费者的渴望、信任，还是惊喜？书中是否会提供一套实用的框架，来帮助我们量化和评估图像的情感影响力，从而为广告创意、社交媒体内容、产品包装等提供数据驱动的决策支持？我尤其关注书中关于“语义分析”的部分，我希望它能帮助我们超越简单的图像识别，去理解图像所传达的更深层次的意义和文化内涵。例如，一张图片描绘的是一个家庭温馨的晚餐场景，它的语义可能指向“团聚”、“幸福”、“传统”等，而这些语义又会如何影响消费者对品牌的认知和情感联结？书中是否会涉及如何识别和利用那些能够引发消费者共鸣的文化符号和故事？我还会期待书中能够提供一些具体的案例研究，展示这些技术是如何被成功应用于提升品牌知名度、促进销售转化，甚至是在危机公关中帮助品牌重塑形象的。了解如何通过对图像情感和语义的精准分析，来打造更具情感共鸣的营销活动，对我来说具有极其重要的价值。这本书如果能提供一套能够转化为实际营销策略的工具和见解，那将是对我工作的一大助力。

我是一名在医疗健康领域工作的研究人员，专注于利用人工智能来改善诊断和治疗的准确性，并提升患者的整体福祉。《图像情感语义分析技术》这个书名，给我带来了关于情感在健康和疾病中的作用的全新思考。我一直认为，除了生理指标，患者的情感状态也对疾病的发生、发展和康复有着至关重要的影响。我非常好奇书中会如何将图像分析技术应用于理解和监测人类的情感健康。例如，通过分析患者在接受治疗过程中的面部表情、肢体语言，甚至是在社交媒体上发布的与健康相关的图像，是否能更早地发现抑郁、焦虑等情感问题？书中是否会介绍如何利用深度学习模型来识别与特定疾病相关的面部表情变化，或者通过分析医疗影像（如MRI、CT扫描）中可能隐藏的情感线索？我特别关注书中关于“语义分析”部分的阐述，它是否能帮助我们理解患者在描述其病情时所使用的语言和图像背后的情感和心理状态？例如，一位患者在描述其疼痛时，可能不仅仅是在陈述生理感受，也可能在表达恐惧、无助等情感。书中是否会探讨如何将这些情感信息与临床数据相结合，从而为医生提供更全面的患者评估，并制定更具人文关怀的治疗方案？我也会期待书中能介绍一些在心理健康、老年护理、康复医学等领域的实际应用案例，展示图像情感语义分析技术是如何被用来改善患者的生活质量，并为医疗决策提供支持的。这本书如果能为医疗健康领域的研究者提供一套分析情感和语义的新工具和新思路，从而推动精准医疗和人文关怀的结合，那将具有非凡的意义。

我看的为数不多的几本机器学习相关书籍最想推荐的书

见过。

见过。

见过。

见过。