大数据时代下基于情感的图像智能检索系统

    目前针对图像的研究主要集中在基于内容的图像分析上，缺乏针对图像情感的数字化描述体系研究。欣赏一幅图像首先要从整体把握其气势神韵，再从细处品味笔墨趣味，本项目通过颜色、笔道、面积等几方面提取图像的感兴趣区域，并通过微调预训练的VGG-F模型提取了图像及其感兴趣区域子图的图像特征，最终利用SVM进行分类。实现了对样本库中28位画家四类情感的1000幅画作的情感识别。建立基于图像情感的信息检索系统，令图像检索系统能够处理带有情感信息的检索式，并返回满足用户情感需求的检索结果。为数字博物馆提供了一种有效的智能的方式来管理艺术品，有助于中国传统文化的发展与传播。

1.把检索系统从基于表面内容检索转换到更高级的基于情感检索，不再是从表面上为用户提供服务，而是从更高级的心理上为用户服务。分析图像所含的情感加上传统的搜索，精确搜索目标。
2.提出一种把图像的多种特征相融合并提取的新思路，使图像检索标准更加多元化。提取图像的感兴趣区域，能在很大程度上消除图像中的冗余信息、突出图像的主要特征信息，可以很好的描述图像。
3. 引入深度学习实现情感分析，充分利用大数据时代下的数字图像资源。为计算机模拟人类认知理解图像深层语义奠定了基础。
4、用户可以在第一时间内搜索到想要的图像，提升用户的体验。为数字博物馆提供了一种有效的智能的方式来管理艺术品，有助于中国传统文化的发展与传播。

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