基于多特征融合的深层网络图像语义识别方法

来源：计算机工程与应用杂志2019年第24期北京时间：

作者：王哲，杨鹏飞，杨雅茹，姚蓉，杨雄，李海芳

单位：太原理工大学 信息与计算机学院，太原 030600

摘要：图像是一种用来传达情感的重要工具，人类的情感会因不同的视觉刺激而异。采用了一种基于小数据集的数据扩充方式，并将图像的手工提取的低级特征（颜色特征、纹理特征）和网络自动提取到的高级特征（图像对象类别特征和图像深层情感特征）融合的方法，识别图像的复合情感。最终输出包含图像和对象在内的高级语义描述性短语。在公共数据集IAPS和GAPED上进行了实验，并与传统手工提取方法和VGG16、Fine-tune Alexnet两种已有模型进行了比较，该方法在测试性能上优于其他的识别方法，情感识别准确率能达到66.54%。

关键词：图像情感,迁移学习,卷积神经网络