摘要
图片情感分析作为跨越计算机视觉和人工智能交叉领域的一个重要研究方向，近年来受到越来越广泛的关注。
它旨在赋予计算机识别、理解和分析图像中蕴含的情感信息的能力，其研究成果在人机交互、社交媒体分析、广告推荐等领域具有广泛的应用前景。
本文首先介绍了图片情感分析的概念、研究意义以及相关背景，并对情感分析的三层结构模型进行了阐释。
随后，本文梳理了图片情感分析的研究历史，并从基于低层特征的图片情感分析方法和基于深度学习的图片情感分析方法两个方面详细介绍了当前的主要研究方法和最新进展。
此外，本文还对不同研究方法的优缺点进行了比较分析，并探讨了当前研究中存在的问题和挑战。
最后，本文对图片情感分析的未来发展趋势进行了展望。
关键词：图片情感分析；情感计算；深度学习；特征提取；多模态融合
#1.1图片情感分析
图片情感分析，也称为图像情感识别或情感图像分析，是指利用计算机技术自动识别和理解图像所表达的情感信息。
与传统的基于文本的情感分析不同，图片情感分析侧重于从图像的视觉元素（如颜色、纹理、形状、构图等）以及图像所表达的语义信息中提取情感特征，并将其映射到不同的情感类别，例如快乐、悲伤、愤怒、恐惧等。
#1.2情感分析三层结构模型
情感分析通常被认为是一个三层结构模型，包括：
情感要素抽取：识别和提取文本、图像或语音等数据中与情感相关的元素，例如情感词、表情符号、颜色、语调等。
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