發(fā)布時間：2024-02-03 21:39

　　近幾年,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的普遍運(yùn)用,圖像處理與分析的研究工作取得了巨大成功。在以車牌號碼識別、人臉識別、單目標(biāo)檢測等為代表的圖像分類、目標(biāo)檢測等應(yīng)用領(lǐng)域,取得的進(jìn)展可謂是突破性的。然而,在對圖像更高層次的抽象理解上,仍面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。典型地,例如圖像的美學(xué)質(zhì)量評價(美、不美)和圖像的情感信息識別(快樂、憤怒、恐懼、悲傷等),都是值得深入研究的問題。現(xiàn)階段,兩個問題都已有同行在研究,并取得了一定的進(jìn)展。但是,迄今為止,無論圖像的美學(xué)質(zhì)量評價還是情感信息識別任務(wù),在科研界都被視作單獨(dú)的任務(wù)分別進(jìn)行研究。直觀上,圖像所表達(dá)的情感信息與圖像的美學(xué)質(zhì)量評價結(jié)果可能存在一定的聯(lián)系。例如,讓人感覺心情愉悅的圖像,有較大的可能性被認(rèn)為是美的。讓人恐懼、厭惡的圖像,被認(rèn)為是美的可能性相對較小�？陀^上,已經(jīng)有神經(jīng)美學(xué)專家證明人類在做出美學(xué)判斷和情感認(rèn)知的時候,大腦的應(yīng)激反應(yīng)區(qū)域相同,這可從一個側(cè)面表明圖像所表達(dá)的情感信息與圖像的美學(xué)質(zhì)量之間存在一定的聯(lián)系。由此,本研究工作起源于一個自然的思路:圖像的美學(xué)質(zhì)量評價和情感信息識別兩個任務(wù)是相互關(guān)聯(lián)的,且共享某些高層次特征,因此將兩個問題聯(lián)合建模研究可能同時提...

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１高美學(xué)質(zhì)量圖像（左（ａ））與低美學(xué)質(zhì)量圖像（右（ｂ））??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???像進(jìn)行批處理式的美學(xué)質(zhì)量評價。??（ａ）晴空下的居民樓?（ｂ）清道夫魚啃食江豚??圖１－１高美學(xué)質(zhì)量圖像（左（ａ））與低美學(xué)質(zhì)量圖像（右（ｂ））??同樣地，人類對于因不同圖像的視覺刺激而做出的情感態(tài)度反應(yīng)也具有很強(qiáng)的??主觀性，但其主觀性更受到圖像內(nèi)容....

圖１－２包含笑臉內(nèi)容的不同圖像，其情感標(biāo)簽均為歡樂

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???ｍｍ?＾ｌｔ??ｒ％Ｓ１?＇?Ｍ??圖１－２包含笑臉內(nèi)容的不同圖像，其情感標(biāo)簽均為歡樂。??另外，計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的圖像美學(xué)質(zhì)量評價和情感信息識別不僅僅是一個熱??點(diǎn)話題，還具有很廣泛的應(yīng)用，相關(guān)的應(yīng)用也具有很廣闊的市場價值與前景。潛在??的實(shí)際應(yīng)用包含....

圖３－１美學(xué)－情感多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)（ＡＥＮｅｔ）的整體架構(gòu)圖

打分，并使得數(shù)據(jù)集有以下得到??證明的三個優(yōu)點(diǎn)：標(biāo)簽置信度高：類別均衡：分布合理。有了可供使用的多標(biāo)簽??大規(guī)模圖像基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，本文提出的模型方法的后續(xù)驗(yàn)證才有了依托。然后，本??章著重介紹基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多任務(wù)學(xué)習(xí)框架的細(xì)節(jié)，提出的該方法可以提取??利用兩個任務(wù)間共享特征和任....

圖３－２美學(xué)標(biāo)簽的數(shù)值統(tǒng)計(jì)

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???即范圍為０－１００分的美學(xué)質(zhì)量評價標(biāo)簽。進(jìn)一步篩選后的圖像總數(shù)為２２０８６，分??數(shù)分布的結(jié)果如圖３－２?（ａ）所示，橫軸用ｍｅａｎｓｃｏｒｅ標(biāo)記美學(xué)質(zhì)量打分。正如預(yù)??期的那樣，總和分?jǐn)?shù)大致在評分量表的中點(diǎn)附近呈正態(tài)分布，因此圖像美學(xué)標(biāo)簽??分布具有....

本文編號：3894727