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基于多特征融合的抽象画情感研究

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抽象画作为一种寓意含蓄的艺术作品,传递出的情感也是含蓄的,确定其情感分类也比较困难,为此采用多特征融合方式预测抽象画的情感.首先采用K-means聚类提取抽象画图像的主色调作为底层颜色特征,采用灰度—梯度共生矩阵提取底层纹理特征,采用卷积神经网络自动提取高层语义特征;其次由于特征维度不同,采用多核学习对底层和高级语义特征进行融合;最后采用支持向量机实现抽象画情感识别,分为积极与消极两类.在MART数据集上进行测试,并与其他现有分类模型进行了比较,实验结果显示该方法在测试性能上优于已有模型.
Research on emotion of abstract painting based on multi-feature fusion

白茹意、郭小英、贾春花

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山西大学 自动化软件学院,太原030013

情感识别 灰度—梯度共生矩阵 特征融合 多核学习

国家自然科学青年基金资助项目山西省面上青年基金资助项目山西省回国留学人员科研教研项目山西省高等学校科研创新项目

61603228201901D211171HGKY20190012020L0036

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2019.10.0643

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(2)
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