I detta dokument studeras problemet med att modellera objektbaserade visuella begrepp som "galen bil" och "hy dog" med målet att extrahera känslorelaterad information från socialt multimedieinnehåll. Vi fokuserar på att upptäcka sådana adjektivmunpar på grund av deras starka samband med bildtaggar om känslor. Detta problem är mycket utmanande på grund av adjektivens mycket subjektiva natur som "galna" och "hy" och tvetydigheten i samband med kommentarerna. Att associera adjektiv med konkreta fysiska substantiv gör dock de kombinerade visuella begreppen mer detekterbara och dragbara. Vi föreslår ett hierarkiskt system för att hantera begreppsklassificeringen på ett objektspecifikt sätt och bryta ner det svåra problemet till objektlokalisering och känslorelaterad konceptmodellering. För att lösa oklarheten i begreppen föreslår vi en ny klassificeringsmetod genom att modellera begreppet likhet, att utnyttja online Commonsense knowledgebase. Den föreslagna ramen gör det också möjligt att tolka klassificeringarna genom att upptäcka diskriminerande egenskaper. Jämförelserna mellan vår metod och flera baslinjer visar på en stor förbättring av klassificeringsprestandan. Vi demonstrerar vidare kraften i det föreslagna systemet med några nya applikationer som t.ex. känslomedvetna musikspel med personliga album.
För att lösa problemet med att modellera objektbaserade visuella begrepp, Chen et al. I Ref föreslogs en hierarkisk ram för att hantera begreppsklassificeringen på ett objektspecifikt sätt.
Object-Based Visual Sentiment Concept Analysis and Application
{'venue': "MM '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}