在利用神经网络训练和学习之前，利用Visual Studio 2008中C++程序编程开发图像情感描述数据管理系统，在该系统中，首先显示的是男西装图像的五对情感描述值，并且可以对图像样本进行添加和删除。程序运行后显示的第一个默认页面是“图像管理”的首页，如图3－4所示。图3－4男西装图像管理的首页点击“装载图片库”按钮就可以把目前图像数据库中的图像及其情感描述值显示出来，如图3－5所示。...
2023-08-23 理论教育
基于内容的服装图像情感语义识别和检索
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服装图像情感识别和检索中的冷暖描述详细阅读
从色彩心理学来考虑，橘红和天蓝的纯色分别定义为最暖色和最冷色两极，靠近暖极的颜色称为暖色，靠近冷极的称为冷色，与两极距离相等的称为中性色［7］。因此，亮度—冷暖直方图特征能显示图像在色彩亮度和冷暖特征上的区别，并较好地描述图像的亮度和冷暖分布，有利于实现第一个情感因子的推导和计算。表2－2十维亮度—冷暖直方图数据...
2023-08-23 理论教育
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基于内容的服装图像情感特征分析详细阅读
从式（7－2）可以看出，“高雅的—朴素的”、“华丽的—简约的”与第一个因子的关系比较密切。作为同一个因子的组成成分，说明这些词义之间也存在着非常密切的联系。对图8－1中的面料图像特征计算结果见表8－1。故此本章采用了饱和度—冷暖模糊直方图和色彩对比度值的综合特征作为估计第一个因子的图像特征，具体描述如下。...
2023-08-23 理论教育
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彩色对比度描述在服装图像情感语义识别和检索中的应用详细阅读
由于第二个情感因子还与图像的彩色对比度有密切联系，故本文仍采用式（2－7）所定义的一幅图像的彩色对比度。本章基于男西装图像的颜色对其情感语义特征进行了分析，初步结果为亮度—冷暖直方图能够较好地描述男西装图像的因子1所解释的情感，其归一化的模糊直方图十维特征可作为估算因子1的图像特征。研究结果为下一步探讨如何利用这些图像低层特征进行男西装图像情感语义的识别和检索打下基础。...
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基于内容的服装图像情感管理详细阅读
程序刚运行后显示的第一个默认页面是“图像管理”的首页，如图9－4所示。图9－5服装面料图像情感描述值数据目前，“装载图片库”可装载60张服装面料图像的情感描述测试数据。图9－7后20张服装面料图像情感描述值数据在选中某张图像的情况下，可以点击“删除图片”按钮对图片进行删除。...
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学习速率在循环训练中的重要性详细阅读
学习速率决定每一次循环训练中所产生的权值变化量。所以，在一般情况下，倾向于选取较小的学习速率以保证系统的稳定性。学习速率的选取范围在0．01～0．8之间。网络要经过几个不同的学习速率的训练，通过观察每一次训练后的误差平方和∑e2的下降速率来判断所选定的学习速率是否合适。如果∑e2下降很快，则说明学习速率合适，若∑e2出观振荡现象，则说明学习速率过大。...
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基于内容的服装图像情感语义识别和检索详细阅读
目前，将神经网络应用于图像识别的文献很多［1，2］，但用于服装图像的情感语义识别和检索还几乎没有，而本章及第4、第5章正是采用了神经网络对男西装图像情感语义识别和检索问题进行了探讨。图3－1男西装图像样本神经网络训练和入库的流程图3－3男西装图像情感语义检索的流程BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。...
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基于因子2的特征分析结果详细阅读
决定因子2值的主要词义包括“艳丽的—淡雅的”、“简洁的—复杂的”这两对。由表2－4可以看出，因子2所表述的情感与男西装图像的饱和度、冷暖、对比度等密切相关。借鉴文献［7］的研究成果，图像的饱和度、冷暖关系和色彩对比度可用于训练该因子的图像特征。故本文采用图像的综合特征作为估计第二因子的图像特征。...
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因子分析结果及相关性研究详细阅读
表7－3因子解释变量总方差的情况取三个因子时，经过方差最大法正交旋转后得到的因子载荷矩阵见表7－4，协方差矩阵见表7－5，抽取方法采用了主成分分析法，旋转方法采用Kaiser方差最大旋转法，经过五次旋转迭代。表7－4因子载荷矩阵表7－5因子协方差矩阵因子分析中，每个因子所关联的词义之间都具有很大的相关性，而每个因子之间却是相互独立的。...
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第三因子特征分析结果详细阅读
作为同一个因子的组成成分，说明这些词义之间也存在着非常密切的联系。图8－4面料图像样本的灰度共生矩阵图像的平滑与粗糙程度可以用图像的纹理特征去表示。至此，本文对服装面料的图像情感因子与低层特征之间的关系进行了较为详细的分析，为下一步探索利用这些图像特征进行面料图像情感语义的识别和检索打下基础。...
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基于内容的服装图像情感语义特征分析详细阅读
但是作为同一个因子的组成成分，这些词义之间存在着非常密切的联系。表2－1图2－1男西装图像样本情感投票数据色彩的亮度也与第一个情感因子有一定的关系，亮度暗的男西装给人的感觉可能是“正式的”、“古典的”，如图2－1和2－1所示。图2－1男西装图像样本色彩的冷暖和亮度根据以上分析，因子1与色彩的亮度、冷暖具有直接的关系，因此可用图像的亮度和冷暖描述来反映该因子的图像特征。...
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4.5.2仿真效果：因子2的识别和检索效果详细阅读
利用同样的方法和步骤可以得到因子2的仿真效果图。图4－7因子2仿真实验输出效果图性能效果图，如图4－8所示。为了更加清楚地看到仿真效果，因子1和因子2经过BP神经网络计算仿真，30张男西装图像样本实测值与BP神经网络预测值对比见下表。30张男西装图像样本的情感因子数据用BP神经网络进行预测的值与样本的主观情感测试值在误差范围内基本一致，虽然有些数据差异还有点大，但毕竟是少数。...
2023-08-23 理论教育
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基于内容的服装图像情感识别和检索详细阅读
长期以来，由于人类情感的主观性和服装情感描述的模糊性，截至目前对服装情感的认识大多仍停留在定性阶段。而随着人工智能技术的发展及人们对服装品位的日益苛求和着装情绪化，我们认为是时候把对服装情感的研究和应用提升到“定量”阶段了。基于此，我们提出了“服装情感学”的概念，并把人工智能有关理论引入服装领域，结合心理学、感性工学等学科的研究成果，对服装情感进行量化研究，以期达到对服装情感的定量描述和量化评价。...
2023-08-23 理论教育
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男西装图像情感因子空间分析详细阅读
并在此基础上建立了男西装图像情感语义因子空间模型［2］。文献［2］通过统计分析将五维的情感语义归结为两个独立的因子，这两个因子不妨分别用f1、f2表示，用E1，…，E5分别表示男西装图像的“正式的—休闲的”、“儒雅的—粗犷的”、“古典的—现代的”、“简洁的—复杂的”、“艳丽的—淡雅的”情感语义描述值，那么五对情感语义描述和这两个因子的关系为：f1、f2这两个因子可以解释原五个变量总方差的86．201%［2］。...
2023-08-23 理论教育
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基于内容的服装图像情感识别与检索系统详细阅读
一张图像需要经过图像特征提取和机器学习的过程，可以得到其情感因子值，进而根据式（7－1）可以算出其情感的定量描述，实现图像的情感语义识别，然后根据情感相似度就可以实现图像的情感语义检索。建立图像低层特征与情感因子之间的映射通过支持向量机来完成。...
2023-08-23 理论教育
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男西装图像的情感语义识别和检索详细阅读
利用Visual Studio 2008中C++程序编程开发男西装图像情感语义识别系统，图5－1所示为男西装图像情感语义识别首页界面。图5－5文件“text1．m”以记事本打开后截图图5－5中前30行是30张男西装图像样本的十维特征值，第31行是新加图像的十维特征值。添加并保存后，打开Matlab，导入名为“text1．m”的文件，在Matlab里执行该文件就可以输出新加图像的情感因子1的值。至此，完成了对任意一张男西装图像的情感语义识别。...
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