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摘要
图像是生活中重要的信息源之一，对其所表达的内容进行细节分析，可以更充分地利用信息资源。随着信息化的快速发展，针对图像模态开展情感分析工作已成为目前研究的一大热点。图像情感分析的主要环节依次为：情感特征提取、情感空间的选择、特征融合和情感识别分类。现有的大部分图像情感分析工作以图像整体为单位进行输入，未能充分发挥图像中局部特征的情感作用。如果不能对图像的全局特征和局部特征作出区分，当图像出现清晰度不高、背景噪声较多等问题时，图像的全局特征就会变得较为敏感，特征提取和识别工作将会受到严重干扰，对情感分析的准确性产生一定影响。针对目前图像情感分析存在的不足，本文拟提出一种基于前后景分割的图像情感分析方法。本方法以YOLOv5 为框架，引入ConvNeXt模块和AFF模块，分别进行特征提取和注意力融合。实验结果表明，与目前比较流行的几种图像情感分析方法相比，本方法对于包含更多情感信息和语义信息的场景更为适用，性能也有所提升。
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