图书情报工作 ›› 2014, Vol. 58 ›› Issue (12): 118-123.DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2014.12.018

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基于社会标签的图像情感自动分类标注研究

陆泉1, 陈静2, 丁恒1   

  1. 1. 武汉大学信息管理学院;
    2. 华中师范大学信息管理学院
  • 收稿日期:2014-04-16 修回日期:2014-05-26 出版日期:2014-06-20 发布日期:2014-06-20
  • 作者简介:陆泉,武汉大学信息管理学院副教授,硕士生导师,博士,E-mail:dancinglulu@sina.com;陈静,华中师范大学信息管理学院副教授,硕士生导师;丁恒,武汉大学信息管理学院博士研究生。
  • 基金资助:

    本文系国家自然科学基金面上项目“图像信息资源可视化协同语义标注及实现研究”(项目编号:71273195)和国家自然科学基金青年项目“图书层次主题自动标引研究”(项目编号:71303089)研究成果之一。

Automatic Image Emotion Categorization and Annotation Based on Social Tags

Lu Quan1, Chen Jing2, Ding Heng1   

  1. 1. School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072;
    2. School of Information Management, Central China Normal University, Wuhan 430079
  • Received:2014-04-16 Revised:2014-05-26 Online:2014-06-20 Published:2014-06-20

摘要:

以现存的大量图像社会标签为基础,设计基于社会标签的图像情感自动分类标注模型,提出图像社会标签对情感的贡献度、区分度以及标签在情感维度上的权重3个因子及计算方法,实现图像5种基本情感语义的分类标注。在实际社会网络数据集上进行验证实验,结果表明建立的模型方法在自动标注图像情感语义方面具有较高的准确性和应用性。同时还发现,实际数据集中情感分布差异与复合情感对图像自动标注具有影响。

关键词: 情感标注, 自动图像标注, 社会标签, 文本分类, 语义鸿沟

Abstract:

This paper, based on the existing massive social tagged images, designs an automatic image emotion categorization and annotation model based on these social tags, introduces three factors and their calculation methods, including weight to emotion, discrimination to emotion and contribution to emotion of a social tag, which can categorize images into five basic emotions and annotate each image with the corresponding emotion. Finally experiments are designed, and detailed data analysis is presented on a real social tagging website.

Key words: emotion annotation, automatic image annotation, social tagging, text categorization, semantic gap

中图分类号: