【正文】 要的窗口有命令窗口；圖像窗口；編輯 /調(diào)試窗口；它們的作用分別為輸入命令；顯示圖形；充許使用者創(chuàng)建和修改 MATLAB 程序 。如果評(píng)分結(jié)果是靜態(tài)，命名為,如果是動(dòng)態(tài)，命名為 。 表 42 原始與改進(jìn)線條方向直方圖正確率 5176。 近鄰分類器 9 根據(jù)線條方向直方圖特征計(jì)算函數(shù)計(jì)算得到相應(yīng)的特征并顯示計(jì)算結(jié)果 10 msf_EmotionalImgRetrieval.m 用來實(shí)現(xiàn)情感圖像檢索 , 檢索 39。量化 圖 411 正確檢索到 19 幅與示例圖像相似的動(dòng)態(tài)圖片 3)分類器為 Weighted kNN， k=3,10176。量化 Weighted kNN 分類正確率表 次數(shù) N K 值 1 3 5 7 9 1 2 3 4 5 均值 由表 48 和表 49 可知，當(dāng) k=7 時(shí)， kNN 分類正確率最高，為 。 經(jīng)過大量的實(shí)驗(yàn)，在特征數(shù)據(jù)庫 FeatureDB 中，建立了 60 多個(gè)特征文檔，如圖 414。而 5176。量化 Weighted kNN 分類正確率表 次數(shù) N K 值 1 3 5 7 9 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 24 1 2 3 4 5 均值 由表 46 和表 47 可知，當(dāng) k=9 時(shí)， weighted kNN 分類正確率最高，為 。量化 當(dāng)特征數(shù)據(jù)庫計(jì)算完成后，屏幕上會(huì)出現(xiàn)一個(gè)選擇菜單，如圖 46 所示，“ d”表示 Demo 演示選項(xiàng)，當(dāng)選擇“ d”時(shí)，彈出圖 47，選擇一張示例圖片，系統(tǒng)根 據(jù)根據(jù)圖片的語義特征，在已分類的圖像特征數(shù)據(jù)子庫里，利用余弦距離計(jì)算示例圖片和子庫中各圖片的距離，然后按照距離由小到 大的順序排列輸出。 5 查找給定目錄下的指定類型的所有文件 , 并返回文件名表 6 根據(jù)文件名分析得到其對(duì)應(yīng)的語義名 . 7 用于實(shí)現(xiàn) 39。單位量，第二行是在 10176。 圖 32 MATLAB 圖標(biāo) 軟硬件環(huán)境的介紹 計(jì)算機(jī)軟硬件配置：主頻為 AMS Athlon(tm) II DualCore M320，內(nèi)存為，操作系統(tǒng)操作平臺(tái)： MATLAB R20xxa 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 13 情感圖像數(shù)據(jù)庫的建立 實(shí)驗(yàn)中搜集了風(fēng)景圖像、自然圖像，藝術(shù)類圖像，如兵馬俑、雕塑、油畫、國畫等等一些具有地方特色的圖像。數(shù)組是一組數(shù)據(jù)值的集情感數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) 圖像感性特征庫 用戶情感信息 學(xué)習(xí)機(jī)制 元數(shù)據(jù)檢索子系統(tǒng) （情感用戶模型） 特征提取子函數(shù) 圖像數(shù)據(jù)庫 用戶檢索要求 檢索到 的圖像 用戶反饋 圖像元數(shù)據(jù) 印象語元數(shù)據(jù) 檢索到元數(shù)據(jù) 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 12 合，這些數(shù)據(jù)被編上行號(hào)和列號(hào)，擁有唯一的名稱。 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖25 所示。為量化，統(tǒng)計(jì)出這些邊緣點(diǎn)的直方圖，例如下圖 2 2 23 所示，圖 2 23 為靜態(tài)圖像示例，圖 21 為動(dòng)態(tài)示例。 羅伯托 [12]提出了一種分類方法，叫做無監(jiān)督圖像分類法。例如，線條形態(tài)的不同會(huì)給人不同的感受，垂線給人以正直、公平、莊嚴(yán)、嚴(yán)肅；水平線給人寬廣、無線延伸、遐想、安靜、有活力；曲線給人以柔美、優(yōu)亞、有節(jié)奏感。此外，圖像檢索的結(jié)果也將隨著情感圖像內(nèi)容的參與而增強(qiáng)。因此客觀上講，目前的圖像 搜索引擎，從本質(zhì)上并沒有解決這一難題，搜索結(jié)果不能達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。近年來，圖像檢索技術(shù)已成為什么熱門的研究課題。如何有效地模擬人觀察圖像后所引起的情感感覺，并使用帶有感情色彩的語義表述圖像，是一個(gè)具有很大挑戰(zhàn)性的前沿課題。 （ 4） KNN、 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ NN， neural work）是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出來的，是對(duì)人腦動(dòng)能的若干特性的簡化、抽象和模擬的數(shù)學(xué)模型。目前情感圖像檢索主要涉及以下四個(gè)方面的研究內(nèi)容： 1）定義圖像的感性特征（圖像元數(shù)據(jù)），即抽取圖像中較容易引起用戶情感變化的特征； 2）定義用戶情感信息的描述方式（印象語元數(shù)據(jù)），即用戶用來表達(dá)心理的形容詞（也稱為印象語， Impression Words）在計(jì)算機(jī)中的處理和表達(dá)方式； 3）計(jì)算圖像感性特征與用戶情感需求之間的語義 相關(guān)性，即建立用戶高層次的情感信息和圖像低層次的感性特征之間的聯(lián)系，也即建立情感用戶模型（ Affective User Model）； 4）通過學(xué)習(xí)機(jī)制，根據(jù)用戶的不同，自適應(yīng)調(diào)整情感用戶模型，提高檢索的準(zhǔn)確性，即個(gè)性化情感用戶模型。目前的商用 Web 圖像搜索引擎，如Google 和百度都是采用和文本搜索類似的技術(shù)路線，即采用 Web 網(wǎng)頁中與圖像關(guān)聯(lián)的文字信息（即圖像標(biāo)簽文字）來完成搜索任務(wù)。該計(jì)算機(jī)安裝有 Matlab 20xx 或以上版本軟件（或其他開發(fā)平臺(tái)軟件）、 Microsoft Word 字處理軟件（或具有相似功能的其他軟件）、 ACDSee 圖像瀏覽軟件（或具有相似功能的其 他軟件）。 論文作者簽名： （簽字）時(shí)間： 年 月 日 指導(dǎo)教師簽名： （簽字）時(shí)間： 年 月 日 西 安 郵 電 大 學(xué) 畢 業(yè) 設(shè) 計(jì) (論文 ) 任 務(wù) 書 學(xué)生姓名： 任寧寧 指導(dǎo)教師： 劉偉 職稱： 副教授 學(xué)院： 計(jì)算機(jī)學(xué)院 專業(yè)： 計(jì)算 機(jī) 科學(xué)與技術(shù) 題目： 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 一、任務(wù)與要求 圖像中含有情感信息，不同的圖像會(huì)喚起人類不同的情感。 5) 20xx 年 11 月 1 日 8 日： 完成《開題報(bào)告》的撰寫工作 、準(zhǔn)備開題報(bào)告答辯工作 6) 20xx 年 11 月 7 日：開題報(bào)告答辯。基于內(nèi)容的圖像檢索（ contentbased image retrieval， CBIR）是有望解決上述問題的關(guān)鍵技術(shù)。最后得到若干幅圖像，其中 “靜感 ”類圖片若干張， “動(dòng)感 ”類圖片若干張。 Hayashi使用了反向傳播規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立圖像特征與印象詞間的聯(lián)系，達(dá)到了 %的準(zhǔn)確率。 包括東方和西方 作品 ）。目前，人們一般采用形容詞描述圖像的情感語義，例如，燭光給人溫馨溫暖的氣氛等等，日本研究人員早早開展這方面的研究，他們將描述情感語義的形容詞稱作為 Kansei(感性的 )[ 3 ]。由于圖像依靠它的視覺特征來進(jìn)行檢索，根據(jù)視覺特征的相似度進(jìn)行比較，然后按照相似度進(jìn)行排序并且將結(jié)果返回給用戶。從色調(diào)上看，一般將色彩分為暖色調(diào)和冷色調(diào)，不同的色調(diào)帶給人不同的感受，性別的差異對(duì)相同色調(diào)的感知也是有差異的。這是考慮個(gè)體差異，增強(qiáng)檢索系統(tǒng)滿意度的一個(gè)重要方向。提出了六個(gè)方面的視覺美學(xué)的基礎(chǔ)上人類視覺系統(tǒng)的模塊化。的時(shí)候線條給人的感覺是相同的，那么我們就可以通過一次對(duì)折將 0176。換句話說，就是在 N個(gè)已知樣本中選擇 k個(gè)距離 x最近的樣本，設(shè) N 有 n1,n2,n3,n4...ni，i 個(gè)各類， k1,k2,k3,...ki 分別屬于 n1,n2,n3,n4...ni，那么 maxjj k 得到的類別就是 x的類。在本節(jié)課中我們將會(huì)看到這三個(gè)窗口的例子。 圖 41，第一幅圖片三位同學(xué)打分為： 6， 均值是 ，第二幅圖片打分為 3，均值為 ，所以這兩幅圖片不符號(hào)實(shí)驗(yàn)要求，因此，將這兩幅圖片丟棄。 10176。動(dòng)感 Dynamic39。量化 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 21 圖 412 正確檢索到 19 幅與示例圖像相似的動(dòng)態(tài)圖片 4)分類器為 Weighted kNN， k=5,10176。所以綜上所述，當(dāng) k=7， 15176。 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 26 圖 414 特征數(shù)據(jù)庫文檔 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 27 通過本次的畢業(yè)設(shè)計(jì)，我學(xué)習(xí)到了很多東西。時(shí)，分類取得最大的正確率。量化 kNN 分類正確率表 次數(shù) N K 值 1 3 5 7 9 1 2 3 4 5 均值 表 47 10176。 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 18 圖 45 特征數(shù)據(jù)庫形成的過程 演示模式過程 1)分類器為 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ,10176?；谇楦袌D像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 17 m 余弦距離 39。第一行圖片是 5176。 MATLAB 的主要功能有：數(shù)值計(jì)算功能、符號(hào)計(jì)算功能、繪圖功能結(jié)果的可視化、圖形化程序編制功能、 MATLAB工具箱、 MATLAB的兼容功能、 MATLAB的容錯(cuò)功能等等。 任何一個(gè) MATLAB 程序的基本組成單元是數(shù)組。隱含層也可以包含為一個(gè)或多個(gè)。 因此根據(jù)邊緣點(diǎn)的方向梯度相角度，我們可以得到此點(diǎn)的切線方向角度，并且繪制出邊緣點(diǎn)角度的方向直方圖，便于直觀，我們可以以 10176。在信息檢索技術(shù)和語言分析方面，如 WordNet 的，潛在基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 6 語義分析（ LSA）可能在將來被使用。圖像中的形狀可以激發(fā)人的感性認(rèn)識(shí)，主要是由于形狀的美學(xué)價(jià)值之一作用的影響。例如，我們將能夠?qū)Α耙粋€(gè)宜人的景觀”或“優(yōu)雅的服裝圖像”進(jìn)行檢 索。接著出現(xiàn)了利用 Web 網(wǎng)頁中圖像的關(guān)鍵字信息來進(jìn)行檢索的引擎技術(shù)。生活中，很多圖像不但帶有豐富的表面信息，而且蘊(yùn)含了許多情感內(nèi)容，為了滿足用戶主觀的對(duì)于圖像信 息的需求，就興起了圖像檢索技術(shù)。 西安郵電 大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 )成績?cè)u(píng)定表 學(xué)生姓名 任寧寧 性別 女 學(xué)號(hào) 04101118 專 業(yè)班 級(jí) 計(jì)科 1004 班 課題名稱 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 課題 類型 科研題目 難度 一般 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）時(shí)間 20xx 年 9 月 25 日 ~20xx 月 6日 02 日 指導(dǎo)教師 劉偉 (職稱 ：副教授 ) 課題任務(wù) 完成情況 論 文 11 (千字 )； 設(shè)計(jì)、計(jì)算說 明書 0 (千字 )； 圖紙 0 (張 )； 其它 (含附 件 )： 指導(dǎo)教師意見 分項(xiàng)得分：開題調(diào)研論證分 ； 課題質(zhì)量（論文內(nèi)容） 分； 創(chuàng)新 分； 論文撰寫（規(guī)范） 分； 學(xué)習(xí)態(tài)度 分； 外文翻譯 分 指導(dǎo)教師審閱成績： 指導(dǎo)教師 (簽字 )： 年 月 日 評(píng) 閱 教 師 意見 分項(xiàng)得分：選題 分； 開題調(diào)研論證 分； 課題質(zhì)量（論文內(nèi)容） 分； 創(chuàng)新 分； 論文撰寫（規(guī)范） 分； 外文翻譯 分 評(píng)閱成績： 評(píng)閱教師 (簽字 )： 年 月 日 驗(yàn)收小組意見 分項(xiàng)得分：準(zhǔn)備情況 分； 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）質(zhì)量 分； （操作）回答問題 分 驗(yàn)收成績： 驗(yàn)收教師 (組長 )(簽字 )： 年 月 日 答 辯 小組 意 見 分項(xiàng)得分：準(zhǔn)備情況 分； 陳述情況 分； 回答問題 分； 儀表 分 答辯成績： 答辯小組組長 (簽字 )： 年 月 日 成績計(jì)算方法 (填寫本系實(shí)用比例 ) 指導(dǎo)教師成績 20 (％ ) 評(píng)閱成績 30 (％ ) 驗(yàn)收成績 30 (％ ) 答辯成績 20 (％ ) 學(xué)生實(shí)得成績 (百分制 ) 指導(dǎo)教師成績 評(píng)閱成績 驗(yàn)收成績 答辯成績 總評(píng) 答辯委員會(huì)意見 畢業(yè)論文 (設(shè)計(jì) )總評(píng)成績 (等級(jí) )： 院 答辯委員會(huì)主任 (簽字 )： 院 (簽章 ) 年 月 日 備 注 西安郵電大學(xué)畢業(yè)論文 (設(shè)計(jì) )成績?cè)u(píng)定表 (續(xù)表 )