图片情感分析方法开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图片作为一种信息传递的重要媒介，能够跨越语言和文化的障碍，直观地表达情感和传递信息。

随着互联网和社交媒体的快速发展，图像数据呈现爆炸式增长，人们越来越倾向于利用图像表达情感、分享经历。

因此，对图片情感进行分析，理解图像所蕴含的情感倾向，对于诸多应用领域，例如人机交互、舆情监控、推荐系统等，都具有十分重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

图片情感分析作为计算机视觉和情感计算交叉领域的一个重要研究方向，近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在图片情感分析领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，在情感特征提取、情感分类模型构建以及应用研究等方面取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.图片情感分析相关理论研究:对情感的定义、分类、表达方式以及图片情感的基本要素进行深入研究，为后续的图片情感分析方法研究奠定理论基础。

2.图片情感特征提取:研究如何从图片中提取有效的低层视觉特征和高层语义特征，用于情感识别。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步深入地开展图片情感分析的研究。

首先，进行文献调研，收集和整理国内外关于图片情感分析的最新研究成果，了解现有的图片情感分析方法、技术路线和应用情况，为本研究提供理论基础和参考。

其次，构建图片情感分析数据集。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种融合多模态信息的图片情感分析方法。

传统的图片情感分析方法主要依赖于图像的视觉特征，而忽略了图像所伴随的文本信息。

本研究将尝试融合图像的视觉特征和文本信息，构建多模态情感分析模型，以提高情感识别的准确率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]刘伟,徐华.面向情感分析的多模态深度学习综述[j].软件学报,2020,31(04):964-986.

[2]彭艳.基于深度学习的图像情感分析研究[d].南京邮电大学,2021.

[3]赵子奇.基于深度学习的图像情感分析[d].南京理工大学,2019.