基于支持向量机的面料图像情感语义识别  

Fabric image emotional semantic recognition based on SVM

作　　者：张海波[1,2] 黄铁军[3] 刘莉[4] 赵野军[1] 章江华[5] 

机构地区：[1]北京服装学院计算机信息中心,北京100029 [2]北京服装学院服装材料研究开发与评价北京市重点实验室,北京100029 [3]北京大学信息科学技术学院,北京100871 [4]北京服装学院服装艺术与工程学院,北京100029 [5]北京服装学院基础教学部,北京100029

出　　处：《天津工业大学学报》2013年第6期23-27,共5页Journal of Tiangong University

基　　金：北京市自然科学基金资助项目(4102023);教育部人文社会科学规划基金资助项目(12YJA760089);数字与交互媒体北京市重点实验室资助项目(KF2013-02);服装材料研究开发与评价北京市重点实验室开放课题(2011ZK-03)

摘　　要：在建立3维面料图像情感因子空间、分析面料图像低层特征和情感描述之间关系的基础上,通过支持向量机对60张不同种类面料图像样本的情感因子数据和低层特征数据进行训练,建立了面料图像情感语义训练模型,实现了对任一面料图像情感描述的自动计算、识别.经过实验测试,达到了较好的识别效果.On the basis of creating a 3-dimension emotional factor space of fabric image and the analysis of the relationship between the low-level features and emotion description of fabric image, the emotional factor data and low-level features data of the 60 different types of fabric image samples are trained by support vector machine （SVM）. After that, the trained model is set up, the emotion description is automatically calculated and the recognition of fabric image is realized. After laboratorial tests, the method achieves to better recognition of fabric images.

关 键 词：面料图像 情感语义 图像识别 支持向量机 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TS941.12[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]