基于色彩对恐怖组织图像进行情感分类

刘俊奇

摘 要：数字图像技术在国民经济各个领域都得到了广泛应用。由此而产生了一门新的学科-图像情感语义分析技术。本文将以恐怖组织相关图片为研究对象，通过回归分析方法确定了恐怖组织相关图像中色彩与他们对人类情感影响之间的关系，利用了应用较为广泛的HSV模型获得我们实验所需的数学计算模型，最后选取其他实验对象来验证假设模型在处理恐怖组织相关图像情感类别的准确性，这将有利于及时处理掉那些在网络上具有煽动性的图片。

关键词：图像情感恐怖组织相关图片；色彩因素；准确性

1 研究目的和意义

自从图像技术这门学科的产生，由此而生的图像处理，图像制作等技术在日新月异地不断发展。图像情感作为新生事物，不仅仅将图像所要表达的情感加深，而且使得图像与我们人类情感之间的联系变得更加清晰。在之前的研究中已经显示出，不同的图像会激起人类情感的不同。而且现在的图像处理及应用大多数都没有考虑到情感对其的影响。有效的将人类对图像的情感用數学模型的方式进行表述，是情感计算领域一个崭新且具有一定难度的课题。

恐怖组织近些年，发展区域在扩大，人员也在逐年的增加。所以如何控制恐怖组织煽动民众成为了当今防恐的主要工作之一。其中，从色彩的角度分析恐怖组织图像对群众的情感影响是本文所要研究的重要内容。

2 图像情感语义说明

我们生活在一个多彩的世界，无论是我们脑海中的画面还，是我们用相机记录我们生活点滴的照片。这些图像中都蕴含着情感信息，如何能通过建立模型来模拟人在观察图像后引起的自身情感感觉，实现相应的情感图像检索，成为了现今比较前沿且具有挑战性的前沿课题。图像情感的分类将会增强语义图像检索的正确率，已经成为了图像检索的关键性技术。我国在这方面起步较晚，相关研究主要集中在风景图片，服装设计以及人脸识别等方向，这些研究在一定程度上为各行各业提供了参考的价值[1]。

3 基于色彩的图像情感分类与流程

通过对恐怖组织图像做一些了解，我们发现恐怖组织所发表的图片或者图像，大致可以被分为2大类，也就是我们常听到的“煽动性”图片和“报复性”图片。我们将基于这两种恐怖组织所发表图片对群众的情感影响，来探究一下恐怖组织相关图像的色彩与情感之间的映射关系[2]。分类流程：在互联网中收集若干恐怖组织相关图像—通过网络调研的方式，提取出图像对应的相应情感—通过Matlab软件对图像的三要素进行提取—通过对现有HSV模型的研究，将三要素进行量化—通过网络调研的方式，提取出图像对应的相应情感—建立本实验的得分模型，并得出该模型的准确性。

3.1 图片的情感体验的收集

本文从互联网上收集了100张关于恐怖组织的图片（或图像截图），这些图像中不含有形状怪异，突兀的对象，同是也尽量排除了图片中所包含特写对象的影响，以使得我们所要研究的色彩特征的效果更加明显。本文将100张图片均为2组，每组又随机将图片均分为5个小组，这样每个小组的图片有10张。这些图片将以问卷调查的方式来进行，请参与者按照图片中的2大分类进行图片的情感匹配，直至完成100张图片的情感匹配过程。经过1周左右的网上调查，总共有120人参加了此次调查。

3.2 图片色彩特征的提取

由于情感具有主观性，一般情况下，在给定某个风景图片时，不同的人，不同的时间或者是在不同的场合，对于图片的情感的理解都不会是相同的，甚至会是相反的[3]。而本实验中恐怖组织相关图像的分类是基于大多数人所接受的，是满足实验要求的，所以可以用来进行下面的实验。

我们将收集的100张恐怖组织相关图片中的一组的色彩特征通过Matlab软件进行提取，并绘制了色彩特征曲线图。我们通过Matlab对恐怖组织图像进行的HSV分量提取。

4 色彩3个因素对图片情感的影响比重

色彩进行了进一步的量化，但是仅仅从色彩因素的对比中，无法准确判断出色彩3个因素对图片情感的影响程度[4]。所以本文将通过spess软件对色彩的3个重要因素对图片情感的影响做一个比重分析。

首先要做的是对通过MAtlab获取的数据进行标准化。

标准化公式为：Zi=（xi-x）/si

其中x为第i个指标值的均值，Zi为第i个指标值的标准差。

通过spess软件对3个因素做累计贡献度分析，得到3个因素的累计贡献度几乎可以达到81%，说明了3个因素对图像情感有着很充分的解释。

通过计算累计贡献度，我们可以算出色调的贡献度为20.46%，饱和度的贡献度为27.13%，亮度的贡献度为33.05%。如果我们只单纯考虑这3个色彩因素，忽略图片中的形状等对图片情感的影响，那么三者中，色调所占的比重为H′=0.254；饱和度所占比例为S′=0.34亮度所占比重为V′=0.41。

5 该实验模型的最终建立

我们对色彩的3个要素进行了进一步的细化，取值均在{1，1}之间[5]。我们已经通过spess软件算出色彩三要素对于恐怖组织相关图像对群众感情的影响比重。那么我们将建立起我们本实验所要的模型：A=H1*H′+S1*S′+V1*V′（其中A是本实验的恐怖组织相关图像对于群众情感影响的得分）。

我们可以将实验中恐怖组织相关图像的所表达的情感特征的得分划分为2个区间，如下表所示：

为了简单验证我们实验模型的准确性，我们从实验中的27张具有报复性的图像中随机选取一张图像，通过Matlab软件我们已经清晰的知道了该报复性的图像H1=1；S1=0；V1=1，带入本实验的模型可以得出该报复性照的情感得分A=1*0.25+0*0.3+1*0.417=0.25+0.42=0.67，从情感定义区间中我们可以知道该照片的确是属于恐怖组织图像中的报复性图像。

参考文献：

[1]马谋超.心理学中的模糊集分析.贵州科技出版社，1993.

[2]汪田明.浅析色彩的情感语言.株洲工学院学报，2000，15（2），18-19.

[3]王上飞.基于多种主色调的图像获取算法研究与实现.计算机研究与发展，1999.

[4][美]斯托曼KT，张燕云译.情绪心理学.辽宁人民出版社，1987.

[5]王伟凝，余英林.图像的情感语义研究进展.电路与系统学报，2003.