本書的內容中有一部分內容反映了場景圖像情感語義分析和檢索的近期新研究成果、研究方法和研究動向，在理論體繫和方法上均有創新，構建了場景圖像情感語義關鍵技術分析的平臺。

●目錄第1 章緒論………………………………………………………………0011.1 研究背景與意義…………………………………………………0011.1.1 研究背景…………………………………………………0011.1.2 研究意義…………………………………………………0051.2 國內外研究現狀…………………………………………………0071.2.1 圖像的情感語義分析……………………………………0071.2.2 圖像檢索技術研究現狀…………………………………0141.3 本書主要工作……………………………………………………0171.3.1 場景圖像的情感語義特征提取研究……………………0181.3.2 基於模糊理論的場景圖像自動標注方法研究…………0181.3.3 場景圖像的情感類別預測研究…………………………0191.3.4 基於MapReduce 的大規模場景圖像檢索技術研究……0201.4 本書組織結構……………………………………………………0201.5 本章小結…………………………………………………………022第2 章大數據處理與圖像檢索……………………………………………0232.1 大數據的種類、特點和應用………………………………………0232.1.1 大數據的種類……………………………………………0232.1.2 大數據的特點……………………………………………0252.1.3 大數據的應用……………………………………………0262.2 大數據處理面臨的問題…………………………………………0292.3 大數據處理與圖像檢索的關繫…………………………………0302.4 本章小結…………………………………………………………032第3 章開放行為學實驗環境下的場景圖像情感語義分析………………0333.1 圖像情感語義理解的相關概念…………………………………0333.1.1 情感與情感計算…………………………………………0333.1.2 情感建模…………………………………………………0343.1.3 圖像情感語義分析………………………………………0353.1.4 圖像情感語義標注………………………………………0363.1.5 圖像情感語義檢索………………………………………0373.2 圖像語義層次模型………………………………………………0383.3 開放行為學實驗環境下場景圖像的情感語義分析……………0403.3.1 情感模型的選擇…………………………………………0403.3.2 被試的選取………………………………………………0423.3.3 實驗數據和方案設計……………………………………0433.3.4 場景圖像情感語義數據分析方法………………………0443.3.5 場景圖像的情感語義數據實驗分析……………………0453.4 圖像分析和檢索的性能評測……………………………………0493.5 本章小結…………………………………………………………051第4 章基於模糊理論的場景圖像情感語義標注方法……………………0524.1 模糊理論…………………………………………………………0524.1.1 概述………………………………………………………0524.1.2 基本定義…………………………………………………0544.2 顏色視覺特征提取………………………………………………0554.2.1 顏色空間的選取…………………………………………0554.2.2 HSV 顏色空間量化………………………………………0584.2.3 基於權重的不規則分塊場景圖像顏色特征提取………0594.3 場景圖像的模糊語義描述………………………………………0614.3.1 情感值的確定……………………………………………0614.3.2 情感規則G…………………………………………………0624.3.3 情感規則映射T ……………………………………………0634.4 基於T-S模糊神經網絡的場景圖像的情感語義特征映射……0634.4.1 T-S 模糊神經網絡（T-S FNN） …………………………0644.4.2 語義特征映射……………………………………………0664.5 場景圖像的情感語義自動標注…………………………………0694.6 實驗結果及分析…………………………………………………0704.7 本章小結…………………………………………………………072第5 章基於Adaboost-PSO-BP 神經網絡的場景圖像情感語義類別預測算法………………………………………………………………0745.1 融合情緒、性格因素的OCC情感模型……………………………0745.1.1 情緒因素描述……………………………………………0755.1.2 性格因素描述……………………………………………0785.1.3 融合情緒、性格因素的情感建模方法……………………0795.2 BP神經網絡權值和閾值的優化…………………………………0805.2.1 BP 神經網絡………………………………………………0805.2.2 粒子群優化算法（PSO）優化BP 神經網絡………………0825.3 Adaboost-PSO-BP神經網絡預測算法…………………………0855.3.1 Adaboost 算法………………………………………………0855.3.2 Adaboost-PSO-BP 神經網絡算法………………………0855.4 場景圖像情感語義類別預測……………………………………0875.5 實驗結果與討論…………………………………………………0885.6 本章小結…………………………………………………………092第6 章基於MapReduce 的大規模場景圖像檢索技術…………………0936.1 Hadoop平臺相關技術介紹………………………………………0936.1.1 Hadoop 的起源和背景……………………………………0936.1.2 HDFS 體繫結構……………………………………………0956.1.3 MapReduce 編程模型……………………………………0966.1.4 Mahout 算法庫……………………………………………0986.2 基於MapReduce的大規模場景圖像檢索方案…………………1016.2.1 場景圖像檢索整體框架…………………………………1016.2.2 大規模場景圖像及其特征的存儲………………………1046.2.3 場景圖像的特征提取……………………………………1066.2.4 基於分布式Mean Shift 的場景圖像特征聚類算法………1066.3 實驗與結果分析…………………………………………………1106.3.1 實驗環境與測試數據……………………………………1106.3.2 繫統性能測試與分析……………………………………1106.4 本章小結…………………………………………………………115第7 章總結與展望…………………………………………………………1167.1 本書工作總結……………………………………………………1167.2 研究展望…………………………………………………………118參考文獻……………………………………………………………………120

本書圍繞場景圖像的情感語義理解展開研究，從情感語義數據的獲取、自動標注、情感語義類別的預測及大規模場景圖像數據的高效檢索等方面進行了探討和研究，繫統地闡述了場景圖像情感語義分析的關鍵技術。從理論上，對場景圖像蘊含的情感語義進行了抽像、分析和形式化表示；在實踐上，搭建了實驗平臺進行了驗證和分析，為各類圖像數據的情感語義理解提供了新的思路和途徑。全書集理論、技術、方法及實踐於一體，具有較強的理論性和實踐性，反映了當前該理論的近期新研究成果。

曹建芳 著作