文章摘要:图像情感分析是机器视觉领域的研究热点,它面临的关键问题:标注者的主观差异导致情感标签明确的高质量样本匮乏,且异构图像特征间跨模态语义未有效利用.提出基于主动样本精选与跨模态语义挖掘的图像情感分析模型ASRF2(Active Sample Refinement&Feature Fusion):融合主动学习与样本精选思想,设计主动样本精选策略,优选情感标签明确的样本;对异构图像特征执行判别相关分析,生成能准确刻画图像情感内容的低维跨模态语义;采用跨模态语义训练Catboost模型,实现图像情感分析.在TwitterI与FI数据集上验证ASRF2模型,识别准确率分别达90.06%和75.77%,优于主流基线且实时效率良好.与基线相比,ASRF2模型仅需两类特征,参数调制简单,更易复现.ASR策略还具备一定泛化性,它可为基线模型提供优质训练样本,以改善识别性能.

文章关键词:主动学习,样本精选,跨模态语义,图像情感分析,判别相关分析,Catboost,

项目基金:国家自然科学基金项目(61762038、61861016),

论文作者:张红斌 石皞炜 熊其鹏 侯婧怡 

作者单位:华东交通大学软件学院 

论文DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0622

论文分类号: TP391.41

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