場景圖像情感語義分析關(guān)鍵技術(shù)研究開題報(bào)告

場景圖像情感語義分析關(guān)鍵技術(shù)研究開題報(bào)告開題報(bào)告論文題目：場景圖像情感語義分析關(guān)鍵技術(shù)研究學(xué)科分類：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)；研究內(nèi)容：場景圖像情感語義分析是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，在圖像和視頻內(nèi)容理解、自然語言處理、人機(jī)交互等領(lǐng)域有著重要應(yīng)用。本論文旨在研究場景圖像情感語義分析的關(guān)鍵技術(shù)，包括特征提取、情感分類、語義理解等方面，為實(shí)現(xiàn)場景圖像的自動(dòng)化理解提供一定的理論依據(jù)和技術(shù)支持。主要研究內(nèi)容如下：1.場景圖像情感語義分析相關(guān)介紹：介紹場景圖像情感語義分析的相關(guān)概念和研究背景，闡述其在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的重要意義。2.特征提取技術(shù)研究：選擇目前常用的特征提取方法，主要包括傳統(tǒng)特征（如顏色特征、紋理特征等）和深度學(xué)習(xí)特征提取方法，比較不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)，確定適合場景圖像情感語義分析的最優(yōu)特征提取方法。3.情感分類算法研究：調(diào)研現(xiàn)有的情感分類算法，分析每種算法的特點(diǎn)和優(yōu)缺點(diǎn)，選擇適合場景圖像情感語義分析的情感分類算法。4.語義理解方法研究：探討語義理解的方法，包括傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法，并綜合考慮其在場景圖像情感語義分析中的適用性，確定最優(yōu)的語義理解方法。論文預(yù)期創(chuàng)新點(diǎn)：1.提出一種適合場景圖像情感語義分析的特征提取方法，能夠有效提取場景圖像中的情感語義信息。2.設(shè)計(jì)一種新的情感分類算法，能夠提高場景圖像情感分類的準(zhǔn)確性。3.探索一種新的語義理解方法，能夠更好地理解場景圖像中的語義信息。研究方法：1.文獻(xiàn)綜述：對場景圖像情感語義分析的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行綜述，掌握研究現(xiàn)狀和最新進(jìn)展。2.數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理：收集場景圖像情感分類的相關(guān)數(shù)據(jù)集，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗。3.特征提取與選擇：基于收集到的數(shù)據(jù)集，提取不同特征，并通過實(shí)驗(yàn)比較不同特征對場景圖像情感分類的影響，選擇最優(yōu)特征或特征組合。4.情感分類算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)：根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，設(shè)計(jì)新的情感分類算法，實(shí)現(xiàn)并對其進(jìn)行評估。5.語義理解方法的研究：探討不同的語義理解方法，比較和分析其適用性，選擇最優(yōu)的語義理解方法。計(jì)劃進(jìn)度：1.第一年：文獻(xiàn)綜述，數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理，場景圖像情感分類特征提取技術(shù)調(diào)研與實(shí)驗(yàn)研究。2.第二年：情感分類算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，場景圖像語義理解算法調(diào)研與實(shí)驗(yàn)研究。3.第三年：對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析評估，論文撰寫和答辯準(zhǔn)備。參考文獻(xiàn)：1.ZhouB,LapedrizaA,XiaoJ,etal.LearningSemanticRelationshipsforBetterActionRetrievalinImages[C]//ComputerVisionandPatternRecognition.IEEE,2015.2.SanMiguelJ,Sánchez-Monta?ésM.Towardsaunifiedframeworkforsemanticannotation[C]//VISAPP.VISIGRAPP,2013.3.LiuY,WangZ,ZhangC,etal.Affectiveimageclassificationusingfeaturesinspiredbypsychologyandarttheory[J].InformationSciences,2015.4.LiuX,YinB,YuY.Large-scaletrafficsignrecognition:Abenchmark[J].ComputerVisionandPatternRecognition,2018.5.WangL,LiangJ,HuangY,etal.Scene-dependentsemanticparsingforvi