基于抽象关系场景图的图像情感识别研究

2026年1月2日 互联网

一、技术背景与核心挑战

图像情感识别是计算机视觉与情感计算的交叉领域，旨在通过分析图像内容判断其传达的情感倾向（如喜悦、悲伤、愤怒等）。传统方法多依赖像素级特征或局部物体检测，但在复杂场景中存在显著局限性：

  1. 语义缺失：仅关注物体类别或颜色分布，忽略物体间的关系语义（如“人拥抱狗”与“人驱赶狗”的情感差异）。
  2. 上下文混淆：相同物体在不同场景中可能表达相反情感（如“雨中独行”与“雨中嬉戏”）。
  3. 多模态融合不足：未充分利用场景中的空间布局、动作交互等结构化信息。

抽象关系场景图（Abstract Relational Scene Graph, ARSG）通过构建物体-关系-物体三元组，将图像转化为结构化语义表示，为解决上述问题提供了新范式。其核心价值在于：

  • 显式建模物体间的交互关系（如“人-微笑-狗”）。
  • 融合空间位置、动作方向等几何特征。
  • 支持多层次情感推理（从局部关系到全局场景）。

二、抽象关系场景图构建方法

1. 物体检测与属性提取

使用目标检测模型（如Faster R-CNN）识别图像中的物体及其属性（颜色、大小、姿态）。例如：

  1. # 伪代码：基于ResNet的物体检测
  2. detector = FasterRCNN(backbone='resnet50')
  3. objects = detector.detect(image)  # 返回[{'class': 'dog', 'bbox': [x1,y1,x2,y2]}, ...]

需注意：

  • 选择高召回率的检测模型，避免遗漏关键物体。
  • 添加属性分类分支（如通过额外FC层预测物体状态）。

2. 关系预测网络设计

关系预测需同时考虑视觉特征与空间布局，典型架构如下：

  • 视觉特征编码：对物体对（subject, object）的RoI特征进行拼接。
  • 空间特征编码：计算两物体中心距离、相对角度、重叠面积等。
  • 关系分类头：融合上述特征后预测关系类别（如“拥抱”“追逐”）。
  1. # 伪代码：关系特征融合
  2. def get_relation_feature(sub_feat, obj_feat, spatial_feat):
  3.     visual_feat = torch.cat([sub_feat, obj_feat], dim=1)
  4.     fused_feat = torch.cat([visual_feat, spatial_feat], dim=1)
  5.     relation_logits = relation_head(fused_feat)  # 输出关系类别概率
  6.     return relation_logits

3. 场景图优化策略

直接构建的场景图可能存在噪声（如错误关系），需通过以下方法优化：

  • 图结构剪枝：移除低置信度边（如关系概率<0.3的边）。
  • 全局一致性约束：使用图神经网络（GNN）传播节点信息，修正局部错误。
  • 知识库注入：引入外部常识知识（如“人通常不会与垃圾箱拥抱”）。

三、基于场景图的情感识别模型

1. 特征融合架构

将场景图转化为图结构特征后，需与原始图像特征融合。常见方案包括：

  • 早融合：在输入层拼接场景图特征与CNN特征。
  • 晚融合：在分类头前融合两路特征（推荐方案，保留模态特异性）。
  • 注意力融合：使用交叉注意力机制动态调整模态权重。

2. 多层次情感推理

情感识别需结合局部关系与全局场景，可设计分层模型：

  1. 关系级情感：对每个关系三元组预测情感倾向（如“人-微笑-狗”→积极）。
  2. 物体级情感：聚合与某物体相关的所有关系情感（如“狗”参与2个积极关系→狗相关区域积极）。
  3. 场景级情感：通过图卷积网络（GCN）传播节点情感，最终输出全局情感。
  1. # 伪代码：基于GCN的场景级情感推理
  2. class SceneGCN(nn.Module):
  3.     def __init__(self, in_dim, out_dim):
  4.         super().__init__()
  5.         self.gcn = GCNLayer(in_dim, out_dim)  # 图卷积层
  7.     def forward(self, node_features, adj_matrix):
  8.         # node_features: [N, in_dim], adj_matrix: [N, N]
  9.         global_feat = self.gcn(node_features, adj_matrix)
  10.         scene_emotion = emotion_classifier(global_feat)
  11.         return scene_emotion

3. 损失函数设计

需同时优化关系预测与情感识别任务，可采用多任务损失：

  1. L_total = λ1 * L_relation + λ2 * L_emotion

其中：

  • L_relation为关系分类的交叉熵损失。
  • L_emotion为情感分类的焦点损失（处理类别不平衡）。
  • λ1, λ2为权重系数（需通过网格搜索确定）。

四、实践建议与优化方向

1. 数据标注策略

  • 关系标注：使用“主体-关系-客体”格式（如“person-hold-cat”）。
  • 情感强度标注：引入5级评分制（非常消极到非常积极），提升模型区分度。
  • 数据增强：对关系进行随机替换（如“hold”→“pet”）生成对抗样本。

2. 性能优化技巧

  • 轻量化场景图：仅保留与情感强相关的关系（如“笑”“哭”），减少计算量。
  • 知识蒸馏：用大模型生成伪标签，指导小模型训练。
  • 硬件加速：将GCN部分部署在TPU/NPU上，提升推理速度。

3. 部署注意事项

  • 端侧适配：量化场景图特征至8位整数，减少内存占用。
  • 实时性要求：对动态场景（如视频）采用增量式场景图更新。
  • 隐私保护：对人脸等敏感物体进行模糊处理后再构建场景图。

五、未来展望

抽象关系场景图为图像情感识别提供了结构化语义基础，未来可结合以下方向进一步突破：

  1. 跨模态场景图：融合文本描述（如图像标题）生成更丰富的关系表示。
  2. 动态场景图：处理视频中的时序关系变化（如“人从推车变为抱车”）。
  3. 自监督学习：利用未标注数据学习关系表示，降低标注成本。

通过持续优化场景图构建方法与情感推理模型，该技术有望在社交媒体分析、心理健康监测等领域发挥更大价值。

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