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图片情感分析研究综述汇报人：2024-01-28

引言图片情感分析基本概念与理论图片情感分析方法与技术图片情感分析数据集与评价指标图片情感分析应用领域与挑战总结与展望contents目录

引言01

情感分析是自然语言处理领域的重要分支，旨在识别、提取和分析文本中的情感信息。随着社交媒体和在线评论的普及，大量的图片数据涌现出来，其中包含丰富的情感信息。图片情感分析对于理解用户情感、改进产品和服务、以及舆情监控等方面具有重要意义。研究背景与意义

国内外研究现状图片情感分析的研究起源于文本情感分析，近年来逐渐受到关注。目前，图片情感分析的研究主要集中在特征提取、情感分类和情感标注等方面。国内外研究现状及发展趋势

深度学习技术在图片情感分析中得到了广泛应用，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。国内外研究现状及发展趋势

国内外研究现状及发展趋势01发展趋势02随着深度学习技术的不断发展，图片情感分析的准确性和效率将不断提高。03未来，图片情感分析将更加注重跨模态情感分析，即结合文本、语音和视频等多种模态进行情感分析。04同时，图片情感分析的应用领域也将不断拓展，如智能客服、智能家居、智能医疗等。

图片情感分析基本概念与理论02

旨在通过计算技术对人类的情感进行识别、理解和分析，涉及心理学、认知科学、计算机科学等多个领域。对文本、语音、图像等多媒体信息进行情感倾向性分析，即判断其表达的情感是积极、消极还是中性的。情感计算与情感分析情感分析情感计算

图片情感分析定义及任务定义图片情感分析是指利用计算机视觉和机器学习技术对图像中所表达的情感进行分析和识别的过程。任务主要包括特征提取、情感分类和情感强度预测三个子任务。其中，特征提取是基础，情感分类是核心，情感强度预测是延伸。

计算机视觉研究如何从图像或视频中获取信息、处理信息并理解其内容的科学，为图片情感分析提供技术支持。机器学习通过训练数据自动找到规律，并应用于未知数据。在图片情感分析中，机器学习算法可用于情感分类器的训练和预测。心理学和认知科学研究人类情感和认知过程的学科，为图片情感分析提供理论指导和评价标准。例如，情感维度理论（如Valence-Arousal-Dominance模型）和情感分类理论（如基本情感分类和复合情感分类）等。相关理论基础

图片情感分析方法与技术03

利用颜色直方图、颜色矩等描述图片中的颜色分布，进而分析情感。颜色特征纹理特征形状特征通过灰度共生矩阵、Gabor滤波器等提取图片的纹理信息，用于情感识别。采用边缘检测、霍夫变换等技术提取图片中的形状特征，以判断情感。030201基于手工特征的方法

基于深度学习的方法卷积神经网络（CNN）利用CNN自动提取图片中的特征，通过训练分类器实现情感识别。递归神经网络（RNN）将图片按序列输入RNN，捕捉图片中的时序信息，用于情感分析。生成对抗网络（GAN）通过GAN生成与输入图片情感相似的图片，进而分析情感。

03注意力机制引入注意力机制，使模型能够关注图片中与情感相关的区域，提高情感识别的准确性。01多模态融合将图片与其他模态信息（如文本、音频等）融合，以提高情感识别的准确性。02迁移学习将在大量数据集上预训练的模型迁移到情感分析任务中，加速模型训练并提高性能。其他方法与技术

图片情感分析数据集与评价指标04

FER201301包含28709张人脸表情图片，其中训练集、验证集和测试集分别包含28709、3589和3589张图片，每张图片都被标记为生气、厌恶、恐惧、高兴、悲伤、惊讶和中性七种表情之一。AffectNet02一个更大规模的人脸表情数据集，包含超过100万张图片，涵盖了更广泛的人脸表情和光照条件变化，可用于在更复杂场景下训练表情识别模型。EmotionNet03包含大约100万张带有情感标签的图片，涵盖了多种情感类别，如生气、高兴、惊讶等。该数据集还提供了与每张图片相关的文本描述，可用于多模态情感分析。常用数据集介绍

准确率（Accuracy）正确分类的样本数占总样本数的比例，是评价分类模型性能的基本指标之一。混淆矩阵（ConfusionMatrix）通过统计分类模型在各类别上的真正例、假正例、真反例和假反例数量，可以计算出各类别的精确率、召回率和F1值等指标。AUC-ROC曲线通过绘制不同阈值下的真正例率和假正例率，可以评估分类模型在不同工作点下的性能表现。AUC-ROC曲线下的面积越大，说明模型的性能越好。评价指标及其计算方法

数据集对比FER2013数据集规模较小，但标注质量较高，适合用于初步验证算法的有效性；AffectNet和EmotionNet数据集规模更大，包含了更丰富的表情变化和场景，更适合用于训练实际应用中的表情识别模型。评价指标选择准确率是评价分类模型性能的基本指标之