典型文献
基于SCAM神经网络的图像情绪识别研究
文献摘要：
图像情绪识别是情绪分析领域中的一个前沿研究方向,传统图像情绪识别方法通过导入数据库文件抽取特征,对抽取到的特征直接进行分析处理;而本文从分层优化特征角度出发,结合X-ception网络模型和注意力机制,提出一种基于可分离卷积注意力神经网络的图像情绪识别方法(SCAM).该方法对不同卷积层特征进行筛选,学习X-ception网络模型建模后的情绪识别机制,引入用于筛选特征的注意力机制模型,进而构建图像情绪识别模型.该方法在CK+数据库上达到91.52％的情绪识别效果,充分证明了该方法在图像情绪识别任务中的有效性.
文献关键词：
图像情绪识别;X-ception;可分离卷积;注意力机制;分层优化
中图分类号：
作者姓名：
师泽洲;王峰;王晔;贾海蓉
作者机构：
太原理工大学信息与计算机学院,晋中 030600
文献出处：
引用格式：
[1]师泽洲;王峰;王晔;贾海蓉-.基于SCAM神经网络的图像情绪识别研究)[J].激光杂志,2022(09):88-93
A类：
图像情绪识别
B类：
SCAM,情绪分析,前沿研究,取到,接进,分析处理,分层优化,ception,可分离卷积,卷积注意力,注意力神经网络,卷积层,识别机制,注意力机制模型,建图,识别模型,CK+,上达,充分证明,情绪识别任务
AB值：
0.284718
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