检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

跨模态社交图像聚类被引量：4: 1; 作者赵其鲁李宗民《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期98-111,共14页; 社交图像包含两种模态的信息:视觉信息和社交标签信息.绝大部分跨模态学习领域的研究者,将其精力集中在多模态信息的共享特征空间学习上,从而往往忽略了各模态信息所独有的特征.在该文中将探究如何利用二者的共享信息以及独有信息进行... 展开更多; 关键词跨模态学习共轭词典学习 WORDNET 图像聚类社交图像语义相似度度量; 在线阅读下载PDF 职称材料

利用图像社交媒体提升中国国际传播力研究被引量：12: 2; 作者周翔韩为政《中州学刊》 CSSCI 北大核心 2017年第3期166-172,共7页; 图像社交媒体在进行国际传播时具有一定的媒介先进性,这种先进性体现在传播内容的视觉性、保真性、交互性、使用便捷性等方面。我国对外主流媒体在使用图像社交媒体进行国际传播时,在满足媒体内容生产的一般要求、体现社交媒体属性以及... 展开更多; 关键词国际传播媒介进化论图像社交媒体; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向社交媒体图像的显著性数据集: 3; 作者梁晔马楠 +1 位作者郎丛妍于剑《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期135-140,共6页; 随着显著性研究的发展,已涌现多个显著性数据集,然而目前面向社交媒体图像的显著性数据集数量非常少.为此构建此类显著性数据集,详细论述了数据集的图像来源、图像的筛选原则、图像的标注及数据集的统计分析.为了验证新建数据集的性能,... 展开更多; 关键词数据集显著性社交媒体图像标签; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于视觉方面注意力的图像文本情感分析模型被引量：7: 4; 作者袁景凌丁远远 +1 位作者盛德明李琳《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第1期219-224,共6页; 社交网络已经成为人们日常生活中不可分割的一部分,对社交媒体信息进行情感分析有助于了解人们在社交网站上的观点、态度和情绪。传统情感分析主要依赖文本内容,随着智能手机的兴起,网络上的信息逐渐多样化,除了文本内容,还包括图像。... 展开更多; 关键词视觉方面注意力 LSTM 多模态情感分析社交图像; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合语义与图像的大规模图像集检索算法被引量：1: 5; 作者解姗姗神显豪《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2019年第7期178-186,共9页; 目前的大数据图像检索算法大多仅支持单一的关键词或者图像查询,为此提出了一种语义与图像概率融合的社交媒体图像检索算法。该算法提取图像的空间位置特征与颜色特征,并提取文字标注信息,将两种特征基于概率进行融合。为了解决图像标... 展开更多; 关键词社交图像图像视觉特征主题模型文字标注半监督学习图像检索; 在线阅读下载PDF 职称材料

美图的视觉魅惑:神话化身体的表征、展演与超载被引量：27: 6; 作者李颖《中国青年研究》 CSSCI 北大核心 2017年第3期25-30,共6页; 网络技术的革新让传统的文字社交方式产生视觉化转向,青年人越发喜欢用视觉内容进行社交实践,如在社交媒体上展现自拍。为了不断满足人们的视觉审美需求,视觉修饰性软件如美图秀秀等应运而生。美图生产要求秀图者在日常生活的审美经验... 展开更多; 关键词身体神话美图亚文化视觉表征图像社交视觉超载; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名跨模态社交图像聚类被引量：4: 1; 作者赵其鲁李宗民; 机构中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院; 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期98-111,共14页; 基金国家自然科学基金(61379106) 山东省中青年科学家奖励基金(BS2010DX037) +3 种基金山东省自然科学基金(ZR2009GL014 ZR2013FM036 ZR2015FM011) 浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A1315)资助~~; 文摘社交图像包含两种模态的信息:视觉信息和社交标签信息.绝大部分跨模态学习领域的研究者,将其精力集中在多模态信息的共享特征空间学习上,从而往往忽略了各模态信息所独有的特征.在该文中将探究如何利用二者的共享信息以及独有信息进行跨模态的图像聚类.该文将共享特征空间的学习看作一个共轭词典学习问题(Coupled Dictionary Learning,CDL),通过一个L1,∞范数的正则项使各模态的词典稀疏化,这种结构化的稀疏性限制会使各模态独有的特征得以保留.除此之外,该文还提出了一个简单的语义相似度度量框架.借助一个包含丰富语义关系的信息库WordNet,该文通过度量标签间的概念距离(conceptual distance)与释义相似度(gloss similarity),为标签添加一定的语义关系,以度量样本间的语义相似度.通过实验证明该文"共享&独有"模式的跨模态学习的方法,相比其它只利用共享特征的方法,在聚类任务上表现更为出色.; 关键词跨模态学习共轭词典学习 WORDNET 图像聚类社交图像语义相似度度量; Keywords cross-modal learning coupled dictionary learning WordNet image clustering social images semantic similarity measurement; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名利用图像社交媒体提升中国国际传播力研究被引量：12: 2; 作者周翔韩为政; 机构武汉大学新闻与传播学院; 出处《中州学刊》 CSSCI 北大核心 2017年第3期166-172,共7页; 基金教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“互联网信息生态环境下我国国际传播影响力研究”(14JJD860001); 文摘图像社交媒体在进行国际传播时具有一定的媒介先进性,这种先进性体现在传播内容的视觉性、保真性、交互性、使用便捷性等方面。我国对外主流媒体在使用图像社交媒体进行国际传播时,在满足媒体内容生产的一般要求、体现社交媒体属性以及利用图像社交媒体所特有的视觉表达属性三个层面均有不足。增强我国媒体在图像社交平台中的国际传播力,应提高信息发布的权威性,增加新闻信息数量,增强账号与平台间的联动交流,并善用图像社交媒体的视觉表达性和文化差异性等策略来提升传播力。; 关键词国际传播媒介进化论图像社交媒体; Keywords international communication media evolution theory image social media; 分类号 G206 [文化科学—传播学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向社交媒体图像的显著性数据集: 3; 作者梁晔马楠郎丛妍于剑; 机构北京联合大学机器人学院北京交通大学计算机与信息技术学院; 出处《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期135-140,共6页; 基金国家自然科学基金(61871038 61871039) +1 种基金北京市自然科学基金(4182022) 北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划项目(IDHT20170511)~~; 文摘随着显著性研究的发展,已涌现多个显著性数据集,然而目前面向社交媒体图像的显著性数据集数量非常少.为此构建此类显著性数据集,详细论述了数据集的图像来源、图像的筛选原则、图像的标注及数据集的统计分析.为了验证新建数据集的性能,与目前流行的7个显著性数据集进行性能评测,新建数据集具有显著区域尺寸丰富、与图像边界连接度高、显著区域与图像的颜色差异小的优点.实验结果表明:新建数据集中显著区域与图像边界连接的比例为17%,仅低于ECSSD数据集;其中显著区域和整幅图像的颜色差均值最小,且包含10个尺寸等级的显著区域,尺寸分布最广泛.此外,新建数据集具有标签信息,也为新的显著区域提取方法提供了实验对象.; 关键词数据集显著性社交媒体图像标签; Keywords dataset saliency social images tags; 分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于视觉方面注意力的图像文本情感分析模型被引量：7: 4; 作者袁景凌丁远远盛德明李琳; 机构武汉理工大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第1期219-224,共6页; 基金国家社会科学基金(15BGL048)。; 文摘社交网络已经成为人们日常生活中不可分割的一部分,对社交媒体信息进行情感分析有助于了解人们在社交网站上的观点、态度和情绪。传统情感分析主要依赖文本内容,随着智能手机的兴起,网络上的信息逐渐多样化,除了文本内容,还包括图像。通过研究发现,在多数情况下,图像对文本有着支持增强作用,而不独立于文本来表达情感。文中提出了一种新颖的图像文本情感分析模型(LSTM-VistaNet),具体来说,LSTM-VistaNet模型未将图像信息作为直接输入,而是利用VGG16网络提取图像特征,进一步生成视觉方面注意力,赋予文档中核心句子更高的权重,得到基于视觉方面注意力的文档表示;此外,还使用LSTM模型对文本情感进行提取,得到基于文本的文档表示。最后,将两组分类结果进行融合,以获得最终的分类标签。在Yelp餐馆评论的数据集上,所提模型在精确度上达到了62.08%,比精度较高的模型BiGRU-mVGG提高了18.92%,验证了将视觉信息作为方面注意力辅助文本进行情感分类的有效性;比VistaNet模型提高了0.32%,验证了使用LSTM模型可以有效弥补VistaNet模型中图像无法完全覆盖文本的缺陷。; 关键词视觉方面注意力 LSTM 多模态情感分析社交图像; Keywords Visual aspect attention LSTM Multimodel Sentiment analysis Social images; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合语义与图像的大规模图像集检索算法被引量：1: 5; 作者解姗姗神显豪; 机构闽南理工学院信息管理学院桂林理工大学信息科学与工程学院; 出处《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2019年第7期178-186,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(61741303) 广西自然科学基金资助项目(2016GXNSFAA380153); 文摘目前的大数据图像检索算法大多仅支持单一的关键词或者图像查询,为此提出了一种语义与图像概率融合的社交媒体图像检索算法。该算法提取图像的空间位置特征与颜色特征,并提取文字标注信息,将两种特征基于概率进行融合。为了解决图像标注缺失与标注噪声的问题,设计了新的主题模型,根据共生的标注信息与视觉特征提取图像的语义主题。主题模型中基于视觉特征生成的最近主题能够有效地增强图像与文字标注之间的相关性。此外,主题模型能够有效地补全缺失的文字标注信息,同时删除噪声标注。基于不同规模的数据集进行了仿真实验,结果显示:该算法支持单一的关键词查询、图像查询以及两者的组合查询,并实现了较高的检索准确率。; 关键词社交图像图像视觉特征主题模型文字标注半监督学习图像检索; Keywords social image image visual feature topic model text annotation semi-supervised learning image retrieval; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名美图的视觉魅惑:神话化身体的表征、展演与超载被引量：27: 6; 作者李颖; 机构暨南大学新闻与传播学院; 出处《中国青年研究》 CSSCI 北大核心 2017年第3期25-30,共6页; 文摘网络技术的革新让传统的文字社交方式产生视觉化转向,青年人越发喜欢用视觉内容进行社交实践,如在社交媒体上展现自拍。为了不断满足人们的视觉审美需求,视觉修饰性软件如美图秀秀等应运而生。美图生产要求秀图者在日常生活的审美经验及自我个性表达中,重新组装身体符号,最终形成新的富有意指功能的身体神话。当神话化的身体视图进入社交空间后,一场场自恋与凝视的表演秀也随之上演。美图文化繁荣了视觉修饰符号,同时也产生了视觉超载等现象,进而迸发出各种网络文化症候,这些都理应得到重视。; 关键词身体神话美图亚文化视觉表征图像社交视觉超载; 分类号 C912.1 [经济管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	跨模态社交图像聚类	赵其鲁李宗民	《计算机学报》 EI CSCD 北大核心	2018	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	利用图像社交媒体提升中国国际传播力研究	周翔韩为政	《中州学刊》 CSSCI 北大核心	2017	12	在线阅读下载PDF 职称材料
3	面向社交媒体图像的显著性数据集	梁晔马楠郎丛妍于剑	《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2018	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于视觉方面注意力的图像文本情感分析模型	袁景凌丁远远盛德明李琳	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	融合语义与图像的大规模图像集检索算法	解姗姗神显豪	《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心	2019	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	美图的视觉魅惑:神话化身体的表征、展演与超载	李颖	《中国青年研究》 CSSCI 北大核心	2017	27	在线阅读下载PDF 职称材料