融合FCA的圖像情感本體學習方法.pdf

1、本文的研究背景是圖像情感與本體的結合。圖像情感本體的構建與更新是整個研究的出發(fā)點。人們在現(xiàn)實中對圖片產(chǎn)生的感覺來自很多因素的綜合作用，不僅僅是圖像本身所包含的客觀元素，還包括被圖像激發(fā)出的特定的感覺、心情等情感的主觀體驗。許多學者以從用戶的主觀角度所產(chǎn)生的關鍵詞，例如“美麗、溫暖、嚴肅”等，作為對相應圖像的搜索關鍵詞來研究如何將人的主觀感受和圖像建立聯(lián)系。本體，作為領域知識的描述載體，結構中蘊含的各種關系能夠模擬人類情感認知場景，從而有

2、效解決圖像情感的建模問題。
　　 要實現(xiàn)半自動、自動構建的方式去構建圖像情感本體，就必須具有合理、高效的本體構建與學習的方法，而現(xiàn)階段國內外關于本體學習方法的研究雖然為數(shù)眾多，但沒有通用而有效的解決圖像情感本體庫的構建方法。形式概念分析和本體作為兩種形式化方法差異不大，形式概念分析理論中的核心結構--概念格與本體之間在結構和功能上都有很多相同之處。它們都強調概念的主體間一致的重要性，都強調模式形式說明的必要。如果可以從中找到二者

3、的通路和聯(lián)系方式就可以以一種更加合理高效的形式構建本體，進行本體的機器學習等半自動、自動的學習。
　　 本文在此基礎上提出通過將形式概念分析理論與本體學習相結合，為情感本體的構建提供了新的輔助思路。本文的主要工作有以下幾方面：
　　 一、本文詳細介紹了利用MPEG-7架構描述子所構建的圖像情感本體;歸納了本體學習的多種表示語言和學習工具。這些工具可以方便我們從各個結構、各個角度進行圖像本體的學習。
　　 二、本文

4、介紹了模糊形式概念分析理論以及形式概念分析與圖像情感本體構造的諸多相似之處，重點研究將形式概念分析理論的核心--概念格，應用于以圖像底層特征為外延、VAD心情空間中的情感分類為內涵所構成的模糊形式背景中，給出了基于圖像情感本體的模糊概念格的基本定義，并提出了根據(jù)模糊形式背景構建并維護相應模糊概念格的算法。這種根據(jù)相應形式背景所生成的模糊概念格可以通過概念格與本體之間的結構相似性，通過本體學習的方式生成圖像情感本體。
　　 三、本