基于深度卷积神经网络的视觉情感预测
计算机视觉与模式识别
2014-11-24 v1 神经与进化计算
机器学习
摘要
图像已成为用户在在线社交网络中表达情感的最流行媒体类型之一。尽管大量研究致力于文本数据的情感分析，但专注于分析图像数据情感的工作却非常有限。在这项工作中，我们提出了一种新颖的视觉情感预测框架，该框架利用深度卷积神经网络（CNN）进行图像理解。具体而言，所提出的情感预测框架从一个具有数百万参数、在大规模数据上针对物体识别预训练的 CNN 进行迁移学习。在来自 Twitter 和 Tumblr 的两个真实世界数据集上进行的实验证明了所提出的视觉情感分析框架的有效性。
引用
@article{arxiv.1411.5731,
title = {Visual Sentiment Prediction with Deep Convolutional Neural Networks},
author = {Can Xu and Suleyman Cetintas and Kuang-Chih Lee and Li-Jia Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.5731},
year = {2014}
}