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基于图像分析的网络视频弹幕的情感分类研究与应用
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基于图像分析的网络视频弹幕的情感分类研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-18页
　　1.1 研究背景及意义第10-12页
　　　　1.1.1 研究背景第10-11页
　　　　1.1.2 研究意义第11-12页
　　1.2 研究现状第12-14页
　　　　1.2.1 弹幕情感分类的国内外研究现状第12-13页
　　　　1.2.2 视频关键帧提取的国内外研究现状第13-14页
　　1.3 研究内容第14-15页
　　　　1.3.1 构建弹幕情感分类语料库第14页
　　　　1.3.2 探索基于深度学习的弹幕情感分类方法第14页
　　　　1.3.3 探索基于聚类算法的视频关键帧提取第14-15页
　　　　1.3.4 基于弹幕情感的视频检索系统的实现第15页
　　1.4 论文组织结构第15-18页
第二章 相关技术第18-26页
　　2.1 文本情感分类相关技术第18-22页
　　　　2.1.1 基于情感词典的情感分类技术第18-19页
　　　　2.1.2 基于机器学习的情感分类技术第19-21页
　　　　2.1.3 基于深度学习的情感分类技术第21-22页
　　2.2 视频关键帧提取相关技术第22-23页
　　　　2.2.1 基于镜头边界第22页
　　　　2.2.2 基于内容分析第22-23页
　　　　2.2.3 基于运动分析第23页
　　　　2.2.4 基于聚类算法第23页
　　　　2.2.5 压缩域中的关键帧提取方法第23页
　　2.3 本章小结第23-26页
第三章 基于深度学习的情感弹幕分类第26-44页
　　3.1 语料构造第26-28页
　　　　3.1.1 语料收集第26-27页
　　　　3.1.2 语料预处理第27页
　　　　3.1.3 语料标注第27-28页
　　3.2 基于改进深度神经网络的情感分析算法第28-37页
　　　　3.2.1 深度神经网络模型第28-35页
　　　　3.2.2 基于CNN和LSTM改进的网络模型第35-37页
　　3.3 实验设置第37-43页
　　　　3.3.1 模型训练与参数设置第37-41页
　　　　3.3.2 实验结果与分析第41-43页
　　3.4 本章小结第43-44页
第四章 弹幕视频关键帧的提取第44-58页
　　4.1 用于提取关键帧的聚类算法研究第44-48页
　　　　4.1.1 层次聚类第44-47页
　　　　4.1.2 FCM聚类第47-48页
　　4.2 改进的关键帧提取方法第48-53页
　　4.3 实验与结果分析第53-56页
　　4.4 本章小结第56-58页
第五章 基于弹幕情感类别的视频检索系统的设计与实现第58-68页
　　5.1 系统的总体设计第58-59页
　　5.2 系统设计过程与结果第59-64页
　　　　5.2.1 系统设计过程第59-60页
　　　　5.2.2 系统的实现结果第60-64页
　　5.3 系统测试第64-66页
　　　　5.3.1 测试环境第64页
　　　　5.3.2 测试方法第64-66页
　　5.4 本章小结第66-68页
第六章 总结与展望第68-70页
　　6.1 总结第68-69页
　　6.2 展望第69-70页
参考文献第70-76页
致谢第76-78页
攻读学位期间研究成果第78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。
 
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