KCI등재
Jointly Image Topic and Emotion Detection using Multi-Modal Hierarchical Latent Dirichlet Allocation
저자
Ding, Wanying ; Zhu, Junhuan ; Guo, Lifan ; Hu, Xiaohua ; Luo, Jiebo ; Wang, Haohong 연구자관계분석
발행기관
학술지명
The journal of multimedia information system(Journal of Multimedia Information System)
권호사항
발행연도
2014
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
55-67(13쪽)
제공처
Image topic and emotion analysis is an important component of online image retrieval, which nowadays has become very popular in the widely growing social media community. However, due to the gaps between images and texts, there is very limited work in literature to detect one image's Topics and Emotions in a unified framework, although topics and emotions are two levels of semantics that often work together to comprehensively describe one image. In this work, a unified model, Joint Topic/Emotion Multi-Modal Hierarchical Latent Dirichlet Allocation (JTE-MMHLDA) model, which extends previous LDA, mmLDA, and JST model to capture topic and emotion information at the same time from heterogeneous data, is proposed. Specifically, a two level graphical structured model is built to realize sharing topics and emotions among the whole document collection. The experimental results on a Flickr dataset indicate that the proposed model efficiently discovers images' topics and emotions, and significantly outperform the text-only system by 4.4%, vision-only system by 18.1% in topic detection, and outperforms the text-only system by 7.1%, vision-only system by 39.7% in emotion detection.
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