Vi tar itu med utmaningen med känsloanalys från visuellt innehåll. I motsats till befintliga metoder som härleder känslor direkt från visuella lågnivåfunktioner, föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt baserat på förståelse av de visuella begreppen som är starkt relaterade till känslor. Vårt viktigaste bidrag är tvåfaldigt: först presenterar vi en metod som bygger på psykologiska teorier och web mining för att automatiskt konstruera en storskalig Visual Sentiment Ontology (VSO) bestående av mer än 3.000 Adjective Noun Pairs (AN-P). För det andra föreslår vi SentiBank, ett nytt visuellt koncept detektorbibliotek som kan användas för att upptäcka förekomsten av 1200 ANP i en bild. VSO och SentiBank skiljer sig från befintligt arbete och kommer att öppna en grind mot olika tillämpningar som möjliggörs av automatisk känsloanalys. Experiment för att upptäcka känslor av bildtweets visar en betydande förbättring av detektionsnoggrannheten när man jämför de föreslagna SentiBank-baserade prediktorerna med de textbaserade tillvägagångssätten. Arbetet leder också till en stor offentligt tillgänglig resurs som består av en visuell känsla ontologi, ett stort detektorbibliotek, och utbildnings/testningsriktmärke för visuell sensibiliseringsanalys.
I REF byggs en visuell Sentiment Ontologi baserad på psykologiteorier och web mining bestående av 3.000 Adjective Noun Pairs (ANP).
Large-scale visual sentiment ontology and detectors using adjective noun pairs
{'venue': "MM '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}