典型文献
基于域自适应的云南重彩画无监督情感识别
文献摘要：
计算机视觉中,深度学习之所以取得如此巨大的突破,均得益于可获得的大规模标记数据集,而在图像情感分析中,由于情感语义的模糊性,导致图像情感标注困难,公开可获得图像情感数据集较少,其规模也小,制约了基于深度学习的图像情感分析性能.情感语义具有其特有的有序性和极性分组特征,而已有的图像情感分析方法中很少关注到情感语义的这些本质特征.基于域自适方法,考虑情感语义的本质特征,提出一种基于推土机距离的情感语义对齐方式,将带标记的情感数据集的训练模型更好地迁移到无标记的情感数据集上,实现无监督的图像情感分析,解决情感数据集标注困难的问题.该方法应用于创建的云南重彩画数据集,实验结果表明,其能有效地对齐源域和目标域数据,实现无监督的情感数据集自动标注,有利于扩充图像情感数据集规模.
文献关键词：
域自适应;云南重彩画;推土机距离;无监督;自动标注
中图分类号：
作者姓名：
彭国琴;张浩;徐丹
作者机构：
云南大学信息技术中心,云南 昆明 650500;云南大学信息学院,云南 昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]彭国琴;张浩;徐丹-.基于域自适应的云南重彩画无监督情感识别)[J].图学学报,2022(04):641-650
A类：
云南重彩画,推土机距离
B类：
域自适应,无监督,情感识别,计算机视觉,记数,图像情感,情感分析,情感语义,模糊性,分析性能,有序性,而已,注到,本质特征,语义对齐,对齐方式,训练模型,无标记,源域,目标域,自动标注
AB值：
0.212127
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