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【mba论文】关于一种基于感兴趣区域的图像情感特征提取方法(论文范文资料)

星级: ★★★★★ 期刊: SCI作者:刘澍泽 张巍 浏览量:2672 论文级别:热门本章主题:图像区域原创论文: 5156论文网时间:2014年4月25日审核稿件编辑:Blair本文版权归属:www.5156chinese.cn 分享次数:1582 评论次数: 7168

导读:此篇文章是图像区域相关的论文大标题副标题格式,供需要写此方面相关本科和硕士以及专科生毕业论文的学子们鉴赏。

摘要:为了获得图像的情感语义信息,提出了一种基于感兴趣区域的图像情感特征提取方法.首先通过眼动仪得到感兴趣区域,然后划分每一幅图像为感兴趣区域和非感兴趣区域;其次,使用了层次分析法来评价感兴趣区域和非感兴趣区域对图像情感的权重值,然后使用灰度共生矩阵及基于感兴趣区域的主颜色提取算法,分别计算求取了感兴趣区域和非感兴趣区域的纹理和主颜色特征,并进而求得了图像情感的整体特征.

关键词:图像情感;感兴趣区域;特征提取;眼动仪

中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1009-3044(2018)15-0174-02

AFeatureExtractionMethodofImageEmotionBasedontheRegionsofInterest

LIUShu-ze1,ZHANGWei2

(1。RensselaerPolytechnicInstitute,Troy12180,USA;2。ShanxiMedicalCollegeforContinuingEducation,Taiyuan030012,China)

Abstract:Inordertogettheaffectivesemanticinformationoftheimage,afeatureextractionmethodofimageemotionbasedontheRegionsofInterest(ROI)wasproposedinthepaper。Firstly,ROIwasobtainedbytheeyetracker。Secondly,AnalyticHierarchyProcess(AHP)wasusedtoevaluatetheweightofROIandnon-ROIfortheimageemotion。Next,Graylevelco-occurrencematrixandtheextractionalgorithmofdomaincolorwereutilizedtocomputeandgetthefeatureoftextureanddomaincolorofROIandnon-ROIrespectively,andthenthewholefeatureofimageemotionwasobtained。

Keywords:imageemotion;regionsofinterest;featureextraction;eyetracker

1引言

一种基于感兴趣区域的图像情感特征提取方法
图像区域论文大标题副标题格式

隨着互联网应用的发展,人们对图像检索的需求越来越强烈.人们从事图像检索研究的目的,是为了更好地满足为用户查找和访问图像资源的需要.但用户不仅需要图像内容,而且也需要主观性的图像情感体验.为了获得图像所蕴含的情感语义,目前的研究重点是缩小情感鸿沟,即改进特征与情感类别之间的映射关系.

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选取的图像特征会影响图像视觉特征和情感语义的映射关系,特征提取是图像视觉特征和情感语义映射中的一个关键步骤.感兴趣区域是图像情感研究的一个热点问题,它能吸引用户的注意力,并且能有效地表达整个图像的情感[1],因此可以认为场景图像中的重点区域常常对应于某个感兴趣区域.

本研究使用Tobii眼动仪来得到感兴趣区域,该眼动仪能显示眼睛运动的轨迹.可以定义眼睛停留较长时间的区域为感兴趣区域,然后可得到852个图像的感兴趣区域,这些图像是由Tobii眼动仪检测出100个人分别对这852幅图片的眼动轨迹,每幅图片中眼动轨迹密集的地方就是感兴趣区域.

因为感兴趣区域可以有效地表示图像的主要情感,可以使用层次分析法来度量感兴趣区域和非感兴趣区域的特征向量的权值,然后分别提取感兴趣区域和非感兴趣区域的纹理特征及主颜色特征,并进而求得了图像情感的整体特征.

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2使用层次分析法分配权值

人们在看图像时,会关注图像的感兴趣区域,感兴趣区域的位置、大小、颜色等特征不同,对图像情感语义的贡献也不同,因此应针对图像不同区域的特征,设置不同的权重.在提取图像特征时,应考虑权重的影响,影响感兴趣区域权重值的因素如图1所示.

设置图像各个区域权重值的方法如下:

(1)层次分析法分层结构如图1所示,其中目标层是感兴趣区域对图像情感的权重,准则层有两层,是和感兴趣区域的权重相关的一些图像视觉特征,方案层是图像的感兴趣区域和非感兴趣区域.

(2)建立比较尺度.心理学家认为,成对比较的因素数应为7±2范围,若比较的因素太多,则会超出人的判断范围,因此本文设置比较尺度为1~9.评分值9表示绝对重要,7表示重要得多,5表示很重要,3表示略为重要,1表示一样重要,其余数值为中间值.

(3)建立判断矩阵.步骤为:第一步,先用数字1至9标出两两目标的比较判断;第二步,构造判断矩阵;第三步,计算出所有目标权重.

(4)确定权重.由成对比较矩阵确定权重的方法一般有和法、最小二乘法等.这里采用和法计算,该方法将n个列向量的算术平均作为权值向量.公式为:

[wi=1nj=1naiji=1naiji=1,2,…n](1)

其中,[aij]表示元素[ai]和[aj]相互比较得到的结果,n是元素的个数,[wi]表示此元素对应的权重值.

为了得到准确的结果,对所有的数据做了一个调查,调查包括了100个人,其中有54名女性,46名男性.最后的结果是感兴趣区域对图像情感所占权重是0。6459,而非感兴趣区域对图像情感所占权重是0。3541,即W1=0。6459,W2=0。3541.3使用灰度共生矩陣进行纹理分析

纹理分析的统计方法的典型代表是灰度共生矩阵[2].灰度共生矩阵就是从图像坐标为(x,y),灰度为i的像素出发,统计与距离为δ、方向为θ,灰度为j的像素坐标为(x+△x,y+△y)同时出现的概率P(i,j,δ,θ).用数学公式表示,则为:

[P(i,j,δ,θ)={(x,y),(x+Δx,y+Δy)]f(x,y)=i};f(x+Δx,y+Δy)=j;x,y=0,1…,Nx-1(Ny-1)](2)

式中,[i,j=0,1,2,…L-1];x,y是图像中的像素坐标;L为图像的灰度级数;Nx,Ny分别为图像的行列数.

本文中,使用的图像像素灰度分辨率是8bit,因此,对于一个给定的位移向量,灰度共生矩阵有256行*256列的大小,对于所有的距离[δ]和角[θ]找到所有的灰度共生矩阵将需要巨大的计算量.Haralick等人[3]建议用[δ]=1或者2,并且[θ]=0°,45°,90°及135°这样的4个位移向量来计算灰度共生矩阵.本例中,对于要处理的每一幅图像,使用[δ]=1,以及[θ]=135°这样唯一的一个位移向量,来计算唯一的一个灰度共生矩阵.

由灰度共生矩阵可以定义出大量的纹理特征,Haralick等人[3]用灰度共生矩阵提取了14种特征值.但是由于灰度共生矩阵的计算量很大,为了简便,一般采用下面四个最常用的特征来提取图像的纹理特征[4-6],本文也是采用这种方法的.

角二阶矩=[i=1nj=1nP(i,j,δ,θ)2](3)

对比度=[k=0n-1k2i=1nj=1i-j=knP(i,j,δ,θ)](4)

相关=[i=1nj=1ni?jP(i,j,δ,θ)-μxμyσxσy](5)

熵=[-i=1nj=1nP(i,j,δ,θ)logP(i,j,δ,θ)](6)

其中x和y方向的均值和方差给定如下:

[μx=i=1nij=1nP(i,j,δ,θ),][μy=j=1nji=1nP(i,j,δ,θ),]

[σx=i=1n(i-μx)2j=1nP(i,j,δ,θ),]

[δy=j=1n(j-μy)2i=1nP(i,j,δ,θ)](7)

4基于感兴趣区域的主颜色的提取算法

因为感兴趣区域会影响人们的视觉感知,并且,从第2节中可以获得感兴趣区域和非感兴趣区域对图像情感的权重值,因此主颜色的提取应考虑权值的影响.根据计算颜色直方图的公式,可计算图x的颜色直方图[7],定义如下:

[H(x)=(h0,h1,h2,。。。hi,。。。h。L-1)][hi=N1W1+N2W2N](8)

在公式(8)中,L表示色阶的总数,本文设为16;i表示当前色阶;N1表示色阶为i在感兴趣区域的像素数;N2表示色阶为i在非感兴趣区域的像素数;W1是感兴趣区域对于图像情感所占权重;W2是非感兴趣区域对于图像情感的权重;N是整个图像的总像素数.因此使用公式(8)进行计算,得到的最大值h即图像x的主颜色.

关于主颜色的提取算法的实现步骤如下:

(1)利用眼动仪得到图像的感兴趣区域.

(2)使用层次分析法计算感兴趣区域和非感兴趣区域对于图像情感所占的权重.

(3)使用公式(8)求得图像的各区域直方图.

(4)通过直方图峰值法,可求出图像各区域主颜色.

5融合感兴趣区域和非感兴趣区域的特征得到图像情感的整体特征

融合感兴趣区域和非感兴趣区域的特征得到图像情感的整体特征的实现步骤为:

(1)利用Tobii眼动仪获得图像感兴趣区域.

(2)使用层次分析法求感兴趣区域和非感兴趣区域对于图像情感所占的权重.

(3)使用灰度共生矩阵以及基于感兴趣区域的主颜色提取算法,分别计算图像感兴趣区域和非感兴趣区域的纹理特征及主颜色特征,求出特征值后,分别与该区域的权重相乘,然后再将这两部分相加.

(4)得到图像纹理特征和主颜色特征的图像情感的整体特征.

6结束语及讨论

本文提出了一种基于感兴趣区域的图像情感特征的提取方法,下一步,根据本文建立的图像情感特征,将建立图像视觉特征和情感映射的关系,从而实现图像情感的识别.本文图像视觉特征仅提取了图像的纹理及主颜色特征,提取的图像特征偏少,这样就弱化了训练集的强度,今后应多提取一些图像特征,比如更多的颜色特征,形状特征等.

[ 参考文献 ]

1、哲学主题的时代转化
(西北大学 哲学与社会学学院,西安 710127)从古希腊至今三千多年的历史中,无数的先贤试图对哲学主题作出合理的解释,但是都没有彻底解决这个问题。这从另一个侧面反映出这个形而上学问题的复杂性

2、詹姆斯实用主义真理观探析
(郑州大学 公共管理学院,郑州 450000)实用主义不仅是现代西方哲学的主要流派之一,而且是在当今世界有较大影响的哲学思潮。真理观是实用主义哲学的核心,作为实用主义创始人之一的詹姆斯首先明确

3、论马克思的交往理论
(中山大学 社会科学教育学院,广州 510275)交往理论是马克思哲学的重要组成部分,贯穿在马克思社会哲学思想形成发展的全过程,是马克思社会哲学思想的一个重要范畴,有着其丰富的内涵。马克思交往

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