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| 編輯推薦： |
本书主要研究了基于内容的男西装图像、服装面料图像的情感语义识别和检索问题。在基于内容的男西装图像情感语义识别和检索研究过程中，经过主观情感测试、情感因子空间建立、情感因子和男西装图像颜色低层特征之间的关系分析、基于BP神经网络的男西装图像情感因子自动计算，最终实现了基于内容的男西装图像情感语义识别和检索。在基于内容的服装面料图像情感语义识别和检索研究过程中，经过主观情感测试、情感因子空间建立、情感因子与服装面料图像颜色和纹理低层特征之间的关系分析、基于支持向量机的服装面料情感因子自动计算，最终实现了基于内容的服装面料图像情感语义识别和检索。
本书可以作为高等院校服装专业计算机应用、服装图像识别等课程的参考书，也可以供电子信息工程、人工智能、计算机应用等有关专业师生及从事图像情感语义理解开发工作的人员学习、参考。
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| 內容簡介： |
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本书主要研究了基于内容的男西装图像、服装面料图像的情感语义识别和检索问题。在基于内容的男西装图像情感语义识别和检索研究过程中，经过主观情感测试、情感因子空间建立、情感因子和男西装图像颜色低层特征之间的关系分析、基于BP神经网络的男西装图像情感因子自动计算，最终实现了基于内容的男西装图像情感语义识别和检索。在基于内容的服装面料图像情感语义识别和检索研究过程中，经过主观情感测试、情感因子空间建立、情感因子与服装面料图像颜色和纹理低层特征之间的关系分析、基于支持向量机的服装面料情感因子自动计算，最终实现了基于内容的服装面料图像情感语义识别和检索。本书可以作为高等院校服装专业计算机应用、服装图像识别等课程的参考书，也可以供电子信息工程、人工智能、计算机应用等有关专业师生及从事图像情感语义理解开发工作的人员学习、参考。
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| 關於作者： |
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张海波：博士，北京服装学院计算机信息中心教师，已出版专著《服装情感学》。近年来的主要研究方向是服装情感学体系架构及应用。
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| 目錄：
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第1章概述
11服装情感
12研究现状
13本书研究内容
参考文献
第2章基于颜色特征的男西装图像情感语义分析
21男西装图像情感因子空间
22针对因子1的特征分析
221亮度描述
222冷暖描述
23针对因子2的特征分析
231饱和度描述
232冷暖描述
233彩色对比度描述
参考文献
第3章男西装图像情感语义识别检索框架和低层特征提取
31图像情感语义识别和检索框架
32图像样本情感描述值的管理
33图像样本低层特征数据
参考文献
第4章男西装图像的神经网络设计与训练
41神经网络概述
42BP神经网络理论
43BP神经网络设计
431网络的层数
432隐含层的神经元数
433初始权值的选取
434学习速率
435期望误差的选取
436图像情感机器自评估
44Matlab中BP神经网络的设计
45BP神经网络训练效果
451因子1的仿真效果
452因子2的仿真效果
参考文献
第5章男西装图像情感语义识别和检索
51男西装图像的情感语义识别
52男西装图像的情感语义检索
参考文献
第6章基于Web的面料图像情感测试系统
61服装面料的情感
62情感测试系统的开发
621设计思路
622主要功能分析
63系统开发
631被测者注册
632情感词调查
633面料图像情感打分测试
634数据统计
参考文献
第7章服装面料的情感语义空间
71面料情感词的调查和投票
72面料情感因子分析
721因子分析与主成分分析
722因子分析的前提条件
723因子分析
73面料情感因子空间的建立
参考文献
第8章基于颜色和纹理特征的面料图像情感语义分析
81服装面料情感分析
82针对第一个因子的特征分析
821饱和度描述
822冷暖描述
823彩色对比度描述
83针对第二个因子的特征分析
84针对第三个因子的特征分析
参考文献
第9章面料图像情感语义识别检索框架和低层特征提取
91基于情感的图像检索框架
92SVM回归预测模型
93图像样本情感数据的管理
94图像样本低层特征提取
参考文献
第10章面料图像情感语义识别和检索
101SVM回归预测实验
102面料图像的情感语义识别
103面料图像的情感语义检索
参考文献
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| 內容試閱：
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第1章概述
服装设计艺术的本质问题，乃至从古至今与艺术创作有关的本质问题，是情感的表现问题，亦即在服装设计艺术中，始终以情感作为服装艺术的精神本质，并以此揭示人性的本质[1]。任何一款服装都可以给人带来一定的情绪或情感，比如有的服装会带来“欢快”的感觉，而有的却散发着“庄重”的气息。对服装图像情感语义的分析和理解可应用于服装计算机辅助设计（CAD）、服装电子商务等方面。本章首先介绍对服装情感研究的一些看法或观点，然后对目前国内外基于内容的服装图像情感语义识别和检索的研究现状进行了简述，最后论述了本书的主要研究内容。
11服装情感
长期以来，由于人类情感的主观性和服装情感描述的模糊性，截至目前对服装情感的认识大多仍停留在定性阶段。而随着人工智能技术的发展及人们对服装品位的日益苛求和着装情绪化，我们认为是时候把对服装情感的研究和应用提升到“定量”阶段了。只有建立服装情感的量化模型，才有可能让计算机去识别服装情感，才有可能利用计算机技术对服装情感进行评价，才有可能从情感的角度对服装进行量化评价[2]。
基于此，我们提出了“服装情感学”的概念，并把人工智能有关理论引入服装领域，结合心理学、感性工学等学科的研究成果，对服装情感进行量化研究，以期达到对服装情感的定量描述和量化评价。同时也明确提出了在服装整个生命周期中最能体现服装情感的有四个方面，分别对应四种情感：设计时设计者的情感（简称设计情感）、销售过程中消费者的情感（简称消费情感）、穿戴时着装人的情感（简称着装情感）以及着装人的服装给其他人带来的情感感受（简称感受情感）。并且我们还预言这四种情感之间应该存在着某种数量上的关系[2，3]。现有的研究成果表明这些情感都是客观存在的[4，5]，而对这四种情感之间的数量关系鲜有研究。当然，本书主要研究的是如何让计算机去识别服装情感，也就是说让计算机去理解人对服装的情感感受。
下面的服装情感知识是本书分析服装图像情感的部分基矗
色彩是服装的三要素（色彩、款式、面料）之一，位居首位[6]。当服饰色彩作用于人们的视觉感官时，必然会出现视觉生理刺激和感受，同时也必将引起人们的情绪、行为等一系列的心理反应，这个过程就是服饰色彩的视觉心理过程。人们对服饰色彩的各种情感表现、反应，就是随着色彩心理过程的形成而产生的[7]。色相有冷暖之别：暖色是温暖、兴奋、刺激、前进、活跃的象征；冷色给人凉爽、冰冷、理智、安静、冷漠的感觉。明度有大小之别：增加明度会增加冷色效果；降低明度会增加暖色效果。彩度有高低之别：彩度高的令人兴奋、愉快，有外向、快节奏和很强的时代感；彩度低的显示朴素、悲哀、冷漠、沉静、内向和沉默寡言的表情。
服装面料是一种物质，它的特性如质感、色彩、肌理等都影响着人的情感。当面料在设计师的手中产生时，就是艺术品，它就含有了自己的生命，含有设计师的情绪、设计师对社会的反映、对享有者的体贴和对自然、人体美的关注。面料不只是物质，它含有美的灵魂，含有时代的信息，含有情感[8]。
0000色彩附着于服装面料，而不同质地种类的服装面料对色彩的吸附性以及所产生的色彩外观效果都有着不同的特点。一般来讲，棉织物着色后，总体给人以自然、朴实、浑厚的感受；麻织物一般较浅淡，有凉爽、挺拔、肃然之感；毛织物一般色彩较暗，含蓄而厚重，明彩度低，有温暖、大方、高雅之感；丝织物的色彩浓淡均宜，具有华丽的表情特性；化纤织物的色泽丰富，情感特性多样。此外，不同材质面料对光的吸收和反射的能力不同，使面料上的色彩在明度、彩度上也产生微妙的变化。例如光滑的面料上反光能力强，色彩也会随着光的照射变化而显得不稳定，使色彩看起来比实际明度偏高；而粗糙面料质地反光弱，表面色彩相对稳定，看上去与本身明度接近或略暗一些[9]。
12研究现状
作为图像的一种，目前对服装图像的研究大多集中在物体识别方面[10-12]，如文献[13]对织物图像的感性搜索进行了研究，文献[14]对服装图像情感语义分类进行了研究。对其他种类图像情感语义理解的研究较多，如日本多所大学提出感性媒体研究，并实现了ARTMESEUM和K-DIME等情感图像检索原型系统[15，16]；文献[17]以艺术类图像为例研究了图像的情感语义分类和检索；文献[18]利用心理学和艺术学理论来提取图像功能特征，从而实现图像情感分类；文献[19]研究了基于离散三维情感模型的图像情感语义分类。
上述研究在图像情感语义识别和检索方面取得了一定的成果，但由于情感的主观性和建模的复杂性，还需要做进一步的研究，且对服装图像的研究还比较少，本书将以男西装和服装面料为例，对基于内容的服装图像情感语义识别和检索技术进行研究。
针对服装图像的情感语义识别和检索，我们认为目前存在以下几个问题：
一是由于服装领域对服装的情感描述还没有定论，对服装的情感描述没有一个统一的标准。这就造成了情感语义空间不易建立，所以说即使提取出了服装图像的低层特征，也不知该映射到何处。
二是服装图像低层特征的提取问题，到底哪些低层特征可以反映哪些服装情感，目前也没有标准可依，所以说低层特征提取也没有方向性。
三是基于内容的图像情感语义的识别和检索的技术问题，虽然近些年来基于内容的图像识别和检索技术取得了巨大的成就，一些应用也逐步开展，但凌驾于图像低层特征和高层语义之间的“语义鸿沟”一直没能很好地解决。
13本书研究内容
本书主要对基于内容的男西装图像和服装面料图像的情感语义识别和检索技术进行论述。
为了让计算机对服装所带来的情感进行识别和理解，首先需对服装情感进行量化描述并建立情感空间。而由于人对情感认识的主观性和模糊性，长期以来人们对服装情感的认识大多停留在定性阶段[3]。
另外，服装款式和种类繁多，颜色复杂多样，面料成千上万，图案变幻无穷，配饰各具特色，而这些因素的不同组合又会带来千变万化的服装情感，因此，建立一个适用于所有类别服装的情感空间是不现实的，如童装和中老年装的情感描述词就相差甚远。然而，同一类型的服装往往具有类似的服装情感，如西装一般穿着在比较正式的场合，因此它所带来的服装情感可能是正式的、庄重的、严肃的等。
既然目前对服装的情感描述还没有定论，那么不妨采用调查的方法来确定一下到底有哪些情感词可以用来描述服装；另外，考虑到不同种类的服装具有不同的、甚至词义相反的情感描述词，所以我们只考虑某类的服装，然后通过调查确定其情感描述词。对于男西装图像，我们找来30张不同款式和颜色的服装，通过常用情感词调查、服装专家审核以及对情感测试数据进行统计分析后确定五对情感词为男西装图像的最终情感描述词，分别是：“正式的—休闲的”、“儒雅的—粗犷的”、“古典的—现代的”、“简洁的—复杂的”、“艳丽的—淡雅的”。对于服装面料，采用60种不同种类的面料进行调查测试，最终确定“强烈的—柔和的”、“温暖的—凉爽的”、“华丽的—简约的”、“高雅的—朴素的”、“张扬的—文静的”、“厚重的—飘逸的”、“丰富的—纯净的”七对情感词为其最常用的情感描述词。
在服装图像低层特征和情感描述联系方面，通过对图像低层特征和情感因子空间的因子（因子和情感描述值可以互相推导）之间的关系进行分析，逐一对照，找出影响因子的那些低层特征及与这些特征之间的量化关系，为图像情感语义识别和检索提供基矗
由于目前图像情感语义识别和检索的技术所限，目前还不可能实现百分百的识别和检索效果，本书在男西装图像情感语义方面采用了BP神经网络（Back-PropagationNetwork，简称BP网络）对数据进行训练和学习，而在服装面料图像情感语义方面采用了支持向量机对数据进行训练和学习，达到了较好的效果，也算为缩小“语义鸿沟”做出了一定的贡献。
对男西装图像情感语义识别和检索采用以下技术和步骤：首先通过对男西装情感描述词的筛癣投票、初步确定、相关性分析、因子分析等研究过程，得出了一个二维的男西装图像情感因子空间，这样每幅图像对应着该因子空间上一个二维的坐标值，使得在因子空间上定义男西装图像之间的情感相似度和对男西装图像按情感相似性进行评估和索引成为可能。然后通过对男西装图像低层颜色特征与情感因子之间的关系分析，得出十维亮度—冷暖模糊直方图、七维的饱和度—冷暖模糊直方图加色彩对比度值的综合特征可以分别与男西装图像情感因子空间的两个因子产生量化关系。在构建出的二维图像情感因子空间和男西装图像低层特征的基础上，通过机器学习（BP神经网络）实现了男西装图像的低层特征到情感因子空间的映射，根据图像低层颜色特征可以自动完成图像情感因子值和情感描述值的计算，并把识别后的新图像数据自动加入图像数据库中，实现了基于内容的男西装图像情感语义识别，然后根据情感相似度对男西装图像实现了基于内容的图像情感语义检索。
对服装面料图像的情感语义识别和检索采用了以下技术和步骤：首先通过对面料情感描述词的筛癣投票、初步确定、相关性分析、因子分析等研究过程，得出了一个三维的面料图像情感因子空间，这样每幅面料图像的情感描述对应着该因子空间上的三维坐标值。经过对面料颜色和纹理的低层特征与情感因子空间三个因子之间的关系进行分析，表明第一个因子可以用七维特征（六维的饱和度—冷暖模糊直方图加一维的图像对比度）来表征；第二个因子可以用257维特征（256维的灰度图加一维的彩色对比度）来表征；第三个因子可以用四维特征（三维的灰度矩阵参数加一维的平均色调值）来表征。最后通过支持向量机实现了图像情感因子值的自动识别。通过对60张面料图像样本的实测值和预测值的对比分析，表明该方法能较好地实现基于内容的面料图像情感语义的识别，然后根据相似度对服装面料图像实现基于内容的图像情感语义检索。
本书的第2~第5章主要论述基于内容的男西装图像情感语义识别和检索；第6~第10章主要论述基于内容的服装面料图像情感语义识别和检索。
参考文献
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[19]DELLANDREAE,LIUNN,CHENLMClassificationofaffectivesemanticsinimagesbasedondiscreteanddimensionalmodelsofemotions[C]InternationalWorkshoponContent-BasedMultimediaIndexingCBMI2010第2章基于颜色特征的男西装
图像情感语义分析在前期建立男西装图像情感因子空间的基础上[1,2]，为了实现基于内容的男西装图像情感语义识别和检索，需要把男西装图像的低层特征映射到情感因子空间。本章主要基于颜色特征对男西装图像的情感语
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