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圖像情感語義分析技術

圖像情感語義分析技術

定 價:¥38.00

作 者: 陳俊杰 等著
出版社: 電子工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 多媒體

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ISBN: 9787121063688 出版時間: 2011-04-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數: 273 字數:  

內容簡介

  本書系統(tǒng)地介紹了情感的認知基礎及數學模型、從fMRI數據中解讀情緒狀態(tài)的方法、圖像特征提取算法、神經網絡和支持向量機、MPEG中圖像的描述標準、本體構建和推理方法,并在此基礎上結合當前的研究動態(tài),著重對基于強度的多層情感模型、圖像特征和情感映射算法、圖像特征本體的構建和推理的相關技術進行了討論,力求向讀者展示相關領域的最新研究動態(tài),希望能為從事相關研究的廣大讀者提供參考,能對圖像理解、人機交互技術的發(fā)展起到推動作用。讀者對象:本書可作為信號處理、計算機等專業(yè)碩士研究生和博士研究生的專業(yè)教材,以及本科生的選修教材,也可作為相關領域科技工作者的參考書。

作者簡介

暫缺《圖像情感語義分析技術》作者簡介

圖書目錄

第1章 緒論
 1.1圖像語義提取技術與發(fā)展
 1.1.1圖像語義提取技術
 1.1.2圖像語義提取研究進展
 1.2情感計算的產生與發(fā)展
 1.2.1情感計算的產生及研究內容
 1.2.2情感計算的研究進展
 1.2.3情感計算的應用
 1.3圖像特征和情感的關系
 1.3.1顏色與情感的對應
 1.3.2紋理、形狀與情感的對應
 1.3.3對象及感興趣區(qū)域與情感的對應
 1.4腦科學與情感計算
 1.4.1腦科學
 1.4.2腦科學的主要研究手段
 1.4.3腦科學研究與情感計算的關系
 1.5本體與圖像特征的描述
 1.5.1MPEG標準與本體
 1.5.2本體的構建
 本章 小結
 參考文獻
第2章 情感的認知基礎
 2.1情緒、情感的關系
 2.1.1什么是情緒和情感
 2.1.2情緒和情感的區(qū)別和聯(lián)系
 2.2情感的范疇表示
 2.2.1基本情緒
 2.2.2復合情緒
 2.3情感的維度表述
 2.3.1情感的維度表示
 2.3.2PAD三維情感模型
 2.4情感的生理特征
 2.4.1面部表情與姿態(tài)
 2.4.2皮膚電反應
 2.4.3循環(huán)系統(tǒng)
 2.4.4內分泌系統(tǒng)
 2.4.5聲音與音調
 2.4.6呼吸
 2.4.7腦電反應
 2.5情緒的內在神經機制
 2.5.1情緒的腦機制
 2.5.2情感的基本環(huán)路
 2.6從fMRI數據中解讀情緒狀態(tài)
 2.6.1fMRI基本原理
 2.6.2fMRI實驗設計
 2.6.3fMRI數據采集
 2.6.4fMRI數據預處理
 2.6.5fMRI數據腦功能定位分析
 2.6.6基于fMRI數據解讀?緒狀態(tài)
 本章 小結
 參考文獻
第3章 情感模型
 3.1基于認知的情感模型
 3.1.1OCC模型
 3.1.2Roseman模型
 3.1.3Scherer模型
 3.1.4非認知的情感模型
 3.2基于概率的模型
 3.2.1隱馬爾可夫模型
 3.2.2隱馬爾可夫情感模型
 3.2.3狀態(tài)轉移概率矩陣的求取
 3.3多層情感模型
 3.3.1情感影響因素
 3.3.2情感預測系統(tǒng)
 3.3.3實驗及結果分析
 3.4情感建模的應用
 本章 小結
 參考文獻
第4章 圖像特征提取算法
 4.1顏色特征提取算法
 4.1.1顏色空間
 4.1.2顏色直方圖
 4.1.3顏色矩
 4.1.4顏色集
 4.1.5顏色相關圖          
 4.2紋理特征提取算法        
 4.2.1紋理特征和紋理分析
 4.2.2基于統(tǒng)計的方法              
 4.2.3基于結構的方法      
 4.2.4基于頻譜的方法             
 4.3形狀特征提取算法
 4.3.1邊界描述         
 4.3.2區(qū)域描述     
 4.3.3幾何形狀描述
 4.4感興趣區(qū)域特征提取算法
 4.4.1基于拐點的方法
 4.4.2基于灰度變換的方法       
 4.4.3基于視覺注意的方法           
 4.4.4基于眼動跟蹤的方法
 4.4.5權重的確定
 4.5圖像特征聚類及結果分析
 4.5.1實驗數據
 4.5.2實驗步驟及結果分析
 本章 小結
 參考文獻
第5章 圖像語義提取算法
 5.1徑向基概率神經網絡算法
 5.1.1徑向基函數神經網絡
 5.1.2概率神經網絡
 5.1.3徑向基概率神經網絡
 5.1.4徑向基概率神經網絡的應用
 5.2自組織映射算法
 5.2.1自組織映射網絡
 5.2.2自組織映射算法
 5.2.3SOM網絡模型的應用
?5.3支持向量機
 5.3.1基本思想
 5.3.2SVM多類分類方法
 5.3.3基于聚類的SVM多類分類方法
 5.3.4LFCM?SVM多類分類方法
 5.3.5LFCM?SVM圖像語義映射
 5.3.6圖像情感語義映射
 5.4有判定的極小極大規(guī)則學習算法
 5.4.1極小極大規(guī)則學習方法
 5.4.2有判定的極小極大規(guī)則學習算法
 5.4.3規(guī)則抽取及簡化的實現
 本章 小結
 參考文獻
第6章 多媒體信息的描述標準(MPEG標準)
 6.1MPEG?1標準與MPEG?2標準
 6.1.1MPEG?1標準
 6.1.2MPEG?2標準
 6.2MPEG?4標準
 6.2.1MPEG?4標準的目標
 6.2.2MPEG?4標準的組成
 6.2.3MPEG?4標準主要特征
 6.3MPEG?7標準
 6.3.1MPEG?7標準的目標
 6.3.2MPEG?7標準的內容
 6.3.3MPEG?7標準中的關鍵技術
 6.4MPEG?21標準
 6.4.1MPEG?21標準的目標
 6.4.2MPEG?21標準框架的基本要素
 6.5MPEG?7標準與圖形描述
 6.5.1基于MPEG?7的顏色描述子
 6.5.2基于MPEG?7的紋理描述子
 6.5.3基于MPEG?7的其他描述子
 6.5.4基于MPEG?7的?述舉例
 本章 小結
 參考文獻
第7章 本體的構建及推理
 7.1本體的定義及相關概念
 7.1.1本體的定義
 7.1.2本體的結
 7.1.3本體的作用
 7.1.4已有本體的簡介
 7.2本體的分類
 7.2.1根據應用主題的分類
 7.2.2根據形式化程度的本體分類
 7.2.3根據研究層次的本體分類
 7.3本體的構建
 7.3.1本體構建的相關知識
 7.3.2本體的構建工具
 7.3.3本體的構建方法
 7.4概念格理論與本體的結合
 7.5模糊概念格的本體?束
 7.5.1融合MPEG?7的模糊情感本體框架
 7.5.2模糊圖像情感本體框架
 7.5.3模糊形式背景
 7.5.4模糊情感形式概念分析
 7.6本體推理
 7.6.1本體推理方法
 7.6.2模糊情感匹配規(guī)則算法
 7.7圖像情感本體庫構建實驗及結果分析
 7.7.1實驗數據
 7.7.2實驗步驟及結果分析
 本章 小結
 參考文獻

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