15、情感识别与图像检索技术：SVM、KNN与LBP的应用探索

情感识别与图像检索技术：SVM、KNN与LBP的应用探索

在当今数字化信息爆炸的时代，无论是对社交媒体上用户情感的精准把握，还是高效准确地进行图像检索，都具有重要的现实意义。本文将深入探讨情感识别与图像检索领域的相关技术，特别是KNN、SVM分类器在推文情感分类中的应用，以及基于LBP、DWT和Tamura特征融合的图像检索系统。

推文情感识别：KNN与SVM的较量

在推文情感分类任务中，KNN（K近邻）和SVM（支持向量机）分类器被广泛应用。研究人员通过不同的训练率和数据集对这两种分类器的性能进行了评估。

• KNN分类器性能分析
  • Minkowski（立方）距离函数 ：KNN分类器使用Minkowski（立方）距离函数时，其准确率为87.3%，精确率为0.872，召回率为0.874，F1分数为0.873。
  • 欧几里得距离函数 ：采用欧几里得距离函数的KNN分类器表现更优，准确率达到89.4%，精确率为0.893，召回率为0.895，F1分数为0.894。与使用Minkowski距离函数的KNN分类器相比，准确率提高了2%。然而，KNN分类器在准确识别自然情感方面表现欠佳。
• SVM分类器性能分析
  • 线性核函数 ：SVM分类器使用线性核函数时，准确率为90.1%，精确率为0.907，召回率为0.90，F1分数为0.902。