[发明专利]一种基于情感轮和卷积神经网络的图像情感分布预测方法在审
| 申请号： | 202210406659.1 | 申请日： | 2022-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN114937182A | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 赖金水;东雨畅;万中英;曾雪强 | 申请（专利权）人： | 江西师范大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06V10/764 |
| 代理公司： | 南昌华成联合知识产权代理事务所(普通合伙) 36126 | 代理人： | 黄晶 |
| 地址： | 330000 *** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于情感轮和卷积神经网络的图像情感分布预测方法，它包括如下步骤：选取图像数据集并将图像数据集划分为测试集和训练集；构建图像情感分布学习模型；将训练集的图片输入模型进行训练；将测试集输入至训练后的模型，得到情感分布预测输出，用于情感分布预测任务和情绪分类任务；采用十折交叉验证方式重复十次上述过程，并对每次训练的模型性能取均值，作为模型的最终性能。本发明将Mikel's情感轮心理学先验知识引入情感分布学习，基于Mikel's情感轮计算成对情绪之间的相关性，采用多任务卷积神经网络以端到端的方式进行训练，有效利用情绪之间的相关性，同时优化情感分布预测与情绪分类任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 情感 卷积 神经网络 图像 分布 预测 方法 | ||
【主权项】：
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