前言

隨著多媒體技術、互聯網技術及社交網絡的迅速發展，人們可以訪問的信息資源空前豐富。圖像數據因其形象直觀、蘊含信息綜合性強等特點，應用領域逐漸增多，其數量更是以驚人的速度增長。但圖像數據本身結構的復雜性、蘊含信息的多樣性及時空的多維性導致如何有效組織和管理大規模圖像數據、快速檢索用戶需求的圖像成為學術界的研究熱點。為此，圖像的情感語義分析和檢索技術應運而生，它綜合人工智能、計算機視覺、模式識別、心理學及數據庫管理等領域的相關知識，對圖像數據蘊含的高層情感語義進行分析，旨在獲得圖像蘊含的內在情感語義信息，建立實用性強的圖像檢索系統。因此，對圖像進行情感語義分析和高效檢索技術的研究有著廣闊的應用前景和實用價值。

本書以場景圖像為研究對象，對SUN Database中的各類場景圖像進行有針對性的情感語義分析和檢索方法研究。從建立開學行為學實驗環境下的場景圖像情感語義數據獲取平臺開始，選擇并改進了OCC情感模型，分析了場景圖像語義理解方面存在的語義模糊性問題，采用粒子群（PSO）算法優化BP神經網絡的權值和閾值，并由Adaboost算法組合15個BP神經網絡的輸出結果，構建強預測器，對場景圖像的情感語義類別進行預測，搭建了適合大數據處理的基于MapReduce并行編程模型的場景圖像檢索平臺，系統地研究了場景圖像的情感語義分析和檢索方法。

全書共分為七章：第1章是緒論，介紹了場景圖像情感語義分析的研究現狀和本書的研究內容、組織結構；第2章介紹了大數據處理與圖像檢索之間的關系；第3章探討了開放行為學實驗環境下的場景圖像情感語義分析方法；第4章研究了基于模糊理論的場景圖像情感語義標注方法；第5章對基于Adaboost-PSO-BP神經網絡的場景圖像情感語義類別預測算法進行了探討；第6章研究了基于MapReduce并行編程模型的大規模場景圖像檢索技術；第7章對本書的研究工作進行了總結和展望。

值本書出版之際，我要特別感謝我的博士生導師陳俊杰教授，他不僅在學術上給予我悉心的指導，而且在工作和生活方面也給了我無私的幫助，在這里謹向恩師表示真摯的感謝和誠摯的敬意！同時感謝忻州師范學院計算機系的領導和老師們，在他們的支持、鼓勵和幫助下，我順利地完成了本書的撰寫工作！

本書的出版得到了山西省自然科學基金（No.201701D121059）和山西省教育科學”十三五“規劃課題（No. GH-17059）的資助，在此一并表示感謝！

本書的內容中有一部分內容反映了場景圖像情感語義分析和檢索的最新研究成果、研究方法和研究動向，在理論體系和方法上均有創新，構建了場景圖像情感語義關鍵技術分析的平臺。本書可作為計算機應用技術、信息科學、工程技術等專業高年級本科生和研究生的教材，對相關領域的研究人員和工程技術人員也有重要的參考和使用價值。

由于作者才疏學淺，書中疏漏在所難免，懇請各位專家學者批評指正，并提出寶貴意見。

曹建芳

2017年8月