前言

　　隨著多媒體技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及社交網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，人們可以訪問的信息資源空前豐富。圖像數(shù)據(jù)因其形象直觀、蘊(yùn)含信息綜合性強(qiáng)等特點(diǎn)，應(yīng)用領(lǐng)域逐漸增多，其數(shù)量更是以驚人的速度增長(zhǎng)。但圖像數(shù)據(jù)本身結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、蘊(yùn)含信息的多樣性及時(shí)空的多維性導(dǎo)致如何有效組織和管理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)、快速檢索用戶需求的圖像成為學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)。為此，圖像的情感語(yǔ)義分析和檢索技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，它綜合人工智能、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、心理學(xué)及數(shù)據(jù)庫(kù)管理等領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的高層情感語(yǔ)義進(jìn)行分析，旨在獲得圖像蘊(yùn)含的內(nèi)在情感語(yǔ)義信息，建立實(shí)用性強(qiáng)的圖像檢索系統(tǒng)。因此，對(duì)圖像進(jìn)行情感語(yǔ)義分析和高效檢索技術(shù)的研究有著廣闊的應(yīng)用前景和實(shí)用價(jià)值。

　　本書以場(chǎng)景圖像為研究對(duì)象，對(duì)SUN Database中的各類場(chǎng)景圖像進(jìn)行有針對(duì)性的情感語(yǔ)義分析和檢索方法研究。從建立開學(xué)行為學(xué)實(shí)驗(yàn)環(huán)境下的場(chǎng)景圖像情感語(yǔ)義數(shù)據(jù)獲取平臺(tái)開始，選擇并改進(jìn)了OCC情感模型，分析了場(chǎng)景圖像語(yǔ)義理解方面存在的語(yǔ)義模糊性問題，采用粒子群（PSO）算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，并由Adaboost算法組合15個(gè)BP神經(jīng)

　　網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果，構(gòu)建強(qiáng)預(yù)測(cè)器，對(duì)場(chǎng)景圖像的情感語(yǔ)義類別進(jìn)行預(yù)測(cè)，搭建了適合大數(shù)據(jù)處理的基于MapReduce并行編程模型的場(chǎng)景圖像檢索平臺(tái)，系統(tǒng)地研究了場(chǎng)景圖像的情感語(yǔ)義分析和檢索方法。

　　全書共分為七章：第1章是緒論，介紹了場(chǎng)景圖像情感語(yǔ)義分析的研究現(xiàn)狀和本書的研究?jī)?nèi)容、組織結(jié)構(gòu)；第2章介紹了大數(shù)據(jù)處理與圖像檢索之間的關(guān)系；第3章探討了開放行為學(xué)實(shí)驗(yàn)環(huán)境下的場(chǎng)景圖像情感語(yǔ)義分析方法；第4章研究了基于模糊理論的場(chǎng)景圖像情感語(yǔ)義標(biāo)注方法；第5章對(duì)基于Adaboost-PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的場(chǎng)景圖像情感語(yǔ)義類別預(yù)測(cè)算法進(jìn)

　　行了探討；第6章研究了基于MapReduce并行編程模型的大規(guī)模場(chǎng)景圖像檢索技術(shù)；第7章對(duì)本書的研究工作進(jìn)行了總結(jié)和展望。