图像情感识别

最新推荐文章于 2025-05-26 14:20:13 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： MachineLearning Matlab ComputerVision 文章标签： 情感分类 特征选择 特征提取
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Andrewseu/article/details/51597998
博客介绍了图像情感识别的过程，包括数据集获取、预处理、特征提取、特征选择和分类器选择。通过使用IAPS数据集，进行预处理后提取颜色、纹理和内容特征，形成47维特征。特征选择阶段，对比了SFS、Beam Search和PCA方法，结果显示Beam Search在分类效果上优于其他两种。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

今天组会讲了一个情感图片识别的例子，其实也是一个比较普通的机器学习的过程，但是总体来说涉及到的东西还是很广的，在此再次总结分享一下。问题简单来说就是对图片情感进行分类，分别是Amusement, Anger, Awe, Contentment, Disgust, Excitement, Fear, Sadness八个类。先上整个的流程图：



首先我们必须有一个有label的图片数据集，有两中方法获取带label的数据集，最简单的当然是利用公开的数据集，图像情感方面可以参考IAPS；第二种自然是自己建立，通过人工的标注，最后统计结果作为ground truth。

第一步是进行一些预处理的操作，把图片的尺寸变成一致并且进行裁剪，最好保持图片的长宽比和原来的一致，不至于让图片失真；

第二

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图片情感识别/分类/分析 概述
CaoChengtai的博客
03-05 1万+
目录（一）简介1. 情绪模型2. 常用数据集3. 问题难点（挑战）3.1 数据标记困难3.2 情感涉及的图片特征多样化（二）主要方法1. 低级特征2. 中级特征3. 高级特征4. 基于学习的特征（三）论文链接 （一）简介 图片可以用于传达某些情感，例如看到流浪狗的照片会让你感到悲伤，而看到美景的时候会让你心旷神怡。对图片所传达的情感进行识别分析是一个具有吸引力的问题。目前已经有很多的方法在研究这个...
基于CNNs的图片情感识别（Keras VS Pytorch）
Captain_F_的博客
04-09 2637
之前做深度学习，用的框架一直都是Keras，从科研角度来说，可以基本满足我的需要。Keras的优势在于可以非常快速的实现一个相对简单的深度学习模型，例如深度神经网络、长短期记忆网络、双向长短期记忆网络等。同时Kera对于刚刚接触深度学习的新手是非常友好的，各个模块都进行了相对应的封装，从模型构建，模型编译到模型训练。我们所做的只需要脑海中有一个模型网络图，然后根据这个图对模型进行搭建，并且将...
图片情感识别
aifeng2014的专栏
01-28 3556
由Quanzeng You等人发表在AAAI 2015上Robust Image Sentiment Analysis Using Progressively Trained and Domain Transferred Deep Networks关于图片情感分析的一篇文章，，
基于深度学习的情绪识别检测系统【完整版】
最新发布
weixin_42380711的博客
05-26 3784
多模态情绪识别融合人脸、语音等多源数据，通过CNN、LSTM等模型提取视觉（表情）与听觉（语音语调）特征，经融合算法综合分析情绪。可实现图片、视频、实时摄像头的静态/动态检测，输出情绪类别及百分比，提升复杂场景识别精度，广泛应用于智能交互、心理分析等领域。
情感图像识别：人工智能如何理解人类情感
AI天才研究院
01-03 702
1.背景介绍 情感图像识别是一种人工智能技术，旨在通过分析图像中的特征来识别和理解人类情感。这项技术在社交媒体、广告、电商、医疗等领域具有广泛的应用前景。随着深度学习和人工智能技术的发展，情感图像识别技术也在不断进步，但仍然存在挑战。本文将详细介绍情感图像识别的核心概念、算法原理、具体操作步骤、数学模型公式、代码实例以及未来发展趋势与挑战。 2.核心概念与联系 情感图像识别是一种基于图像的情...
图像情感识别研究方向
whutmengmeng的博客
03-28 4325
图片情感识别/分类/分析 概述
情感分析的技术：图像与视频情感识别
AI天才研究院
12-31 3777
1.背景介绍 情感分析，也被称为情感检测或情感识别，是一种自然语言处理技术，旨在分析人类的情感态度，以便更好地理解人类的心理和行为。情感分析通常用于社交媒体、评论、文本、图像和视频等多种场景中。在这篇文章中，我们将深入探讨图像和视频情感识别的技术，包括其核心概念、算法原理、实例代码和未来趋势。 2.核心概念与联系 2.1图像情感分析 图像情感分析是一种计算机视觉技术，旨在分析图像中的情感信...
深度学习，深度神经网络-CNN情感识别：深度学习，深度神经网络，CNN，机器学习，图像情感识别，图像识别-matlab开发
05-29
Deep learning, Deep Neural Network , CNN, Machine learning , Emotion Recognition of Images 16种情绪识别的不同类型的情绪
基于两层迁移卷积神经网络的抽象图像情感识别.pdf
09-26
基于两层迁移卷积神经网络的抽象图像情感识别 本文介绍了一种基于两层迁移卷积神经网络的抽象图像情感识别模型，该模型旨在弥合抽象图像底层视觉特征与高层情感语义间的鸿沟，并缓解抽象图像情感识别所固有的小样本...
面部图像用于情感分类：面部图像用于情感分类
02-21
情感图像分类 建立CNN并将转移学习应用于新的分类问题。 这是一个私有的kaggle数据集，数据集链接位于： ://drive.google.com/drive/folders/1HtQkw7FiK9BT881teXnGj5_piibBMHdW?usp=sharin。 该数据集包含约28000张...
fer2013 情感识别 表情识别 人脸图像
01-12
fer2013是kaggle的比赛的数据集，我已经把csv文件转换为了jpg格式，是48*48的灰度图像。总共有7类情感，可用有35887张图像。这里是部分人脸表情图像，完整表情数据量较大，可以联系我获取。
图像情感分析数据集
05-28
该数据集包含500张图片，其中积极图片250张，消极图片250张，可用于图像情感分析
人脸识别、机器学习、情感分析、人脸图片数据集.zip
09-01
此数据集为本人整理的公开数据集，用于人脸识别模型训练、情感分析、机器学习等。数据集为人脸图片，包含不同的情绪、性别、年龄等。图片均为JPG格式，数量约2.3万张。
情感分析数据集
11-27
情感分析的数据集。斯坦福大学收集的。。。。。。。。。
情感语音识别代码matlab
05-10
语音情感识别 通过特定人语音情感数据库的建立；语音情感特征提取；语音情感分类器的设计，完成了一个特定人语音情感识别的初步系统。对于单个特定人，可以识别平静、悲伤、愤怒、惊讶、高兴5种情感，除愤怒和高兴之间混淆程度相对较大之外，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为93.7%。对于三个特定人组成的特定人群，可以识别平静、愤怒、悲伤3种情感，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为94.4%。其中分类器采用混合高斯分布模型。
基于特征融合的图像情感识别
datayx的文章
03-05 2765
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx作者信息：中国农业银行研发中心 王哲图像中蕴含着大量的语义信息，如何挖掘这些信息，...
基于深度学习的图像情感分析
whutmengmeng的博客
03-26 4730
1.摘要 分类问题是模式识别中的典型问题，模型的分类性能往往取决于两个方面，一是特征的选取，二是分类器的选择。本文主要研宄图像情感分析中的特征选取问题。不同于传统的目标分类问题，图像情感分类，是更抽象、更高级的图像理解，因而特征的选取十分具有挑战性。同样，对于检索问题而言，准确的图像特征表达是保证其准确率的核心所在。本文针对此类问题，提出了多种不同的特征提取方法。归纳起来，本文主要的研究贡献有如...
机器学习处理图片数据并识别图片情感
aihali的专栏
03-08 3746
罗切斯特大学的研究者，通过训练使计算机能够消化图片数据，并识别图片背后隐藏的情感。他们认为这是图片分类问题。通过抓取海量数据，让计算机根据算法定义图片可能表达的情绪标签，之后依靠人类群体智慧帮助计算机识别其中最好的标签，最终，计算机逐步学习如果定义照片的情绪。 Log on to Twitter, Facebook or other social media and you will f
图像情感识别技术成果展示
03-18
### 图像情感识别技术的研究成果与应用案例 图像情感识别技术结合了图像处理、模式识别以及情感计算等多个领域的内容。以下是关于这一技术的一些研究成果和实际应用场景： #### 1. 基于面部表情的情感识别 面部表情作为人类表达情绪的重要方式之一，已经成为图像情感识别的主要研究方向。通过深度学习方法，特别是卷积神经网络 (CNN)，研究人员能够高效地从人脸图像中提取特征并进行情感分类[^3]。例如，在某些公开数据集上（如FER2013），基于CNN的模型已经达到了较高的准确率。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def create_cnn_model(): model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(48, 48, 1))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(7, activation='softmax')) return model ``` 上述代码展示了一个简单的CNN架构用于七种基本情感（愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和平静）的分类任务。 #### 2. 中医舌诊中的情感辅助判断 尽管中医舌诊主要用于健康评估，但它也可以间接反映患者的情绪状态。研究表明，压力大或者长期处于不良情绪下的个体可能会表现出特定的舌头颜色变化或苔质异常[^2]。因此，智能中医舌诊系统不仅可用于疾病诊断，还可能成为一种新型的情感监测手段。 #### 3. 实时视频流中的情感监控 一些先进的系统能够在实时视频流中持续跟踪用户的微表情，并据此推测其当前的心理活动状况。这类技术广泛应用于心理健康筛查、教育环境优化等领域。比如，在线教学平台可以通过摄像头捕捉学生的学习反应，及时调整课程节奏以提高参与度。 #### 4. 跨模态融合提升精度 为了克服单一视觉信号可能导致误判的问题，部分前沿工作尝试将多种感官输入结合起来共同完成情感推理过程。具体而言就是把来自音频片段的语言语调线索同对应的静态画面相结合起来考虑整体上下文信息来做出更精准预测决定。 --- ###
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