一种实现图像多情感自主转换的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种实现图像多情感自主转换的方法及系统，包括情感识别单元及情感转换单元，其中情感识别系统能自动提取输入图像的特征，然后根据所提取特征预测图像9值的愉悦度‑唤醒度，由所预测的V‑A值识别出该输入图像的所属情感类别，然后生成相应控制码控制情感转换系统将输入图像转换成多张与输入图像情感类型不同的图像作为输出，情感转换是通过转换图像中能触发人类情感的低层艺术特征，如颜色，纹理等特征来实现的，输出图像的高层语义信息与输入图像一致。本发明专利技术图像转换过程不需要人工给定目标情感信息，只需给定要转换的图像就能得到多张不同情感的图像以供挑选，提升用户使用的便捷性。

A Method and System for Autonomous Transform of Multi-Emotions in Images

The invention discloses a method and system for realizing image multi-emotion autonomous conversion, including an emotion recognition unit and an emotion conversion unit, in which the emotion recognition system can automatically extract the features of the input image, and then predict the pleasure and awakening degree of the nine values of the image according to the extracted features, and identify the emotional category of the input image from the predicted V_A value, and then generate a corresponding one. The control code controlled emotional conversion system converts the input image into multiple images with different emotional types as output. Emotional conversion is achieved by transforming the low-level artistic features such as color and texture, which can trigger human emotions in the image. The high-level semantic information of the output image is consistent with the input image. The image conversion process of the invention does not need to artificially give the target emotional information, and only needs to give the converted image to obtain a plurality of images of different emotions for selection, so as to improve the convenience of users.

【技术实现步骤摘要】
一种实现图像多情感自主转换的方法及系统
本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种实现图像多情感自主转换的方法及系统。
技术介绍
一般来说，一个图像所引起的情感因人而异，不仅是因为图像的内容，还有观看者的个人经历。情感是伴随着认知和意识过程产生的心理和生理状态，在人类交流中扮演着非常重要的角色。由于人类的情感与认知和行为之间有非常紧密的联系，情感触发在研究和应用的诸多领域已有初步探索和应用。基于情感触发及情感评估的游戏设计、健康监测和辅助治疗等也成为未来发展的重要方向。这些未来发展重要方向，都需要情感触发材料，如带情感色彩的图片，来触发情感。这些情感触发材料得以使用，需要投入大量的人力，进行材料的收集、分类、渲染等工序。深度学习在解决传统计算机视觉问题上有突破性进展，尤其是卷积神经网络(CNN)的应用。通过利用多层CNN直接对大量的数据进行监督学习，网络可以在不需要先验知识和经验的情况下针对学习任务自动且有效地学习到图像的特征。这种方法不仅省去了繁琐的特征设计和提取的过程，更能在样本中学习到更抽象更高层次的图像特征，提高了特征的鲁棒性。图像到图像翻译(Image-to-imageTra本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种实现图像多情感自主转换的方法，其特征在于，包括：输入待转换图像，进行预处理；将预处理后的图像进行特征提取，得到特征向量；将特征向量输入V‑A回归器预测待转换图像的V‑A值；根据V‑A值与情感类别分布关系判断输入图像的情感类别；将情感类别转换为相应控制码；根据控制码确定目标情感，对输入图像做情感转换，得到多张属于目标情感类别的输出图像。

【技术特征摘要】
1.一种实现图像多情感自主转换的方法，其特征在于，包括：输入待转换图像，进行预处理；将预处理后的图像进行特征提取，得到特征向量；将特征向量输入V-A回归器预测待转换图像的V-A值；根据V-A值与情感类别分布关系判断输入图像的情感类别；将情感类别转换为相应控制码；根据控制码确定目标情感，对输入图像做情感转换，得到多张属于目标情感类别的输出图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述V-A回归器有两个输出节点，两个输出节点的值裁减到范围[1,9]，此时两个输出节点的值分别代表V值和A值：其中，a1和a2分别为两个输出节点的输出值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述V-A值与情感类别分布关系，具体服从二维均匀分布，如下：若V-A值满足V:1～5,A:7～9，图像情感为愤怒；V:1～5,A:7～9为恐惧；V:1～5,A:7～9为厌恶；V:1～5,A:7～9为悲伤；V:1～5,A:7～9为兴奋；V:5～9,A:5～7为愉悦；V:5～9,A:5～7为满意；V:5～9,A:1～3为敬畏。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制码...

【专利技术属性】
技术研发人员：青春美，陈灿强，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东,44