前言

　　隨著多媒體技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及社交網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，人們可以訪問的信息資源空前豐富。圖像數(shù)據(jù)因其形象直觀、蘊含信息綜合性強等特點，應(yīng)用領(lǐng)域逐漸增多，其數(shù)量更是以驚人的速度增長。但圖像數(shù)據(jù)本身結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、蘊含信息的多樣性及時空的多維性導(dǎo)致如何有效組織和管理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)、快速檢索用戶需求的圖像成為學(xué)術(shù)界的研究熱點。為此，圖像的情感語義分析和檢索技術(shù)應(yīng)運而生，它綜合人工智能、計算機視覺、模式識別、心理學(xué)及數(shù)據(jù)庫管理等領(lǐng)域的相關(guān)知識，對圖像數(shù)據(jù)蘊含的高層情感語義進行分析，旨在獲得圖像蘊含的內(nèi)在情感語義信息，建立實用性強的圖像檢索系統(tǒng)。因此，對圖像進行情感語義分析和高效檢索技術(shù)的研究有著廣闊的應(yīng)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(xué)行為學(xué)實驗環(huán)境下的場景圖像情感語義數(shù)據(jù)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(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，并由Adaboost算法組合15個BP神經(jīng)

　　網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果，構(gòu)建強預(yù)測器，對場景圖像的情感語義類別進行預(yù)測，搭建了適合大數(shù)據(jù)處理的基于MapReduce并行編程模型的場景圖像檢索平臺，系統(tǒng)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(xiàn)狀和本書的研究內(nèi)容、組織結(jié)構(gòu)；第2章介紹了大數(shù)據(jù)處理與圖像檢索之間的關(guān)系；第3章探討了開放行為學(xué)實驗環(huán)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(biāo)注方法；第5章對基于Adaboost-PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的場景圖像情感語義類別預(yù)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(guī)模場景圖像檢索技術(shù)；第7章對本書的研究工作進行了總結(jié)和展望。