摘要
本文聚焦于图像情感分析领域，旨在构建一种融合深度视觉特征与文本语义信息的深度学习模型，以提升对图像所蕴含复杂情感的识别与理解能力。当前主流方法多依赖图像底层视觉特征，对高级语义及上下文情感信息捕捉不足。为此，本研究设计了一种双通路深度学习架构：一路采用预训练的卷积神经网络（如ResNet）提取图像的深层视觉特征；另一路引入自然语言处理模型（如BERT或大型视觉-语言预训练模型CLIP的文本编码器）对图像关联文本（如标题、标签、场景描述）进行深度语义编码。通过设计有效的多模态融合模块（如注意力机制、特征拼接与联合训练），将视觉特征与语义特征进行深度融合，生成富含语义情感信息的统一表征。在此基础上，连接分类器（如全连接层）实现离散情感类别（如喜悦、悲伤、恐惧等）或连续维度情感（如效价-唤醒度）的预测。
为验证模型效能，研究选取公开图像情感数据集（如Flickr、Instagram数据集或自建数据集）进行训练与测试。实验设置对照组，包括仅使用视觉特征的基准模型（如DeepSentiBank）以及传统多模态融合方法。评估指标涵盖准确率、精确率、召回率、F1值及均方误差等。结果表明，本文所构建的模型在各项指标上均优于对照组，尤其在处理语义模糊、依赖场景理解的图像时优势明显，证明了深度语义信息注入对提升图像情感分析精度的有效性。
在应用研究部分，本研究将训练好的模型部署于原型系统，进行了两项应用验证：一是社交媒体图像情感舆情分析，对特定事件或品牌的关联图片进行批量情感倾向分析；二是辅助创意设计，为图像素材库提供情感标签检索与推荐功能。应用案例显示，该模型能有效辅助进行情感化内容筛选与决策，具备一定的实用价值。
本研究的主要贡献在于提出并验证了一种有效的深度语义融合框架，为图像情感分析提供了新思路。讨论了模型在处理文化差异导致的情感认知多样性、以及极端复杂场景下的局限性。未来工作可考虑引入知识图谱增强语义理解，或探索更高效的自监督多模态预训练策略以降低对标注数据的依赖。
关键词：图像情感分析；深度学习；语义理解；多模态融合；计算机视觉