基于残差网络的汽车前脸情感化图像分类模型

作     者：刘保旗 林丽 LIU Baoqi;LIN Li

作者机构：贵州大学机械工程学院贵阳550025 

基　　金：国家自然科学基金(51865003) 贵州省科技厅项目(黔科合平台人才5781) 贵州省科技计划项目(黔科合基础-ZK重点055) 贵州大学培育项目(贵大培育06) 

出 版 物：《智能计算机与应用》 (Intelligent Computer and Applications)

年 卷 期：2024年第14卷第3期

页      码：192-198页

摘      要：深度学习技术的发展为设计提供了新的方法。本文以汽车前脸作为研究载体,利用深度学习算法构建了情感化图像分类模型,来拟合人类对产品外观的情感认知。首先,经数据采集获取了大规模、高质量的汽车前脸图像数据集,经筛选和预处理获取了代表性样本数据集;其次,选取2个维度的情感标签,经专家评价法对数据集进行情感标注,获得了情感分类数据集;最后,利用ResNet构建了汽车前脸情感分类模型,并对比了不同深度的模型性能,获得了较优的汽车前脸情感化图像分类模型。实验证明,将图像分类模型应用至情感化分类,可有效拟合人类对产品的情感认知,为结合深度学习技术的产品情感化设计提供了可行性实践。通过情感图像分类模型的构建,可有效预测消费者对设计方案的情感化市场反应,进而提升研发效率以及面向市场的销售成功率。

主 题 词：深度学习 图像分类 情感认知 汽车前脸 残差网络 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.2095-2163.2024.03.031

馆 藏 号：203127526...