本发明涉及深度学习、计算机视觉、情感计算以及人机交互，特别是一种利用深度学习进行图像情感化处理的算法及其在多个应用场景中的使用方法。
背景技术：
1、传统的图像处理技术主要集中在图像的识别和分类上，而忽视了图像情感层面的分析和表达。随着社交媒体和数字娱乐的兴起，用户对图像的情感表达需求日益增长，这要求图像处理技术不仅要准确识别图像内容，还要能够理解和模拟图像中的情感信息。
2、深度学习技术的发展为图像情感分析提供了新的可能性。特别是卷积神经网络(cnn)和变换器(transformer)模型在图像识别和自然语言处理中取得的显著成果，为图像情感分析提供了强大的工具。然而，如何将这些技术有效结合并应用于图像情感分析，尤其是在大规模和复杂情感类别的数据集上，是当前技术发展中的一个挑战。
3、因此，现有技术还有待于改进和发展，利用大模型技术可以有效解决这一问题。
技术实现思路
1、本发明的主要目的在于提供一种基于深度学习的情感化图像解析算法，该算法能够准确识别和模拟图像中的情感倾向，并通过用户反馈进行实时优化，以提供个性化的视觉体验。
2、为实现上述目的，本发明提供的情感化图像解析算法包括以下技术方案：
3、预处理：对输入的图像进行预处理，包括调整图像大小至d×d像素，归一化像素值到[0,1]区间，以适应深度学习模型的处理要求。
4、特征提取：使用一个大型预训练的卷积神经网络模型fcnn作为特征提取器，从图像中自动学习并提取有用的特征表示。所述cnn模型能够捕捉图像的局部和全局特征。
5、情感特征匹配：基于心理学理论定义情感特征向量e，包括色彩的温暖度ew、对比度ec、亮度水平eb和纹理的粗糙度et等，并将这些情感特征与cnn提取的图像特征进行匹配，以识别图像中的情感倾向。
6、情感分析模型：利用变换器模型ftransformer，构建情感分析模型，该模型包括多头自注意力机制，能够处理序列数据并捕捉特征之间的复杂关系。变换器模型的注意力权重计算公式为：
7、
8、情感增强处理：根据情感分析模型femotion的输出，执行情感增强处理步骤。这一步骤涉及根据模型预测的情感倾向自动调整图像的视觉效果，如色彩饱和度调整公式为：
9、s'＝s·(1+α·(o-0.5))
10、用户交互反馈：提供一个用户交互界面，允许用户对情感化处理的结果进行评价。用户可以通过一个简单的评分系统或反馈机制来表达他们对图像情感化效果的满意程度。
11、实时优化：根据用户反馈，算法能够实时优化其参数和模型，以更好地适应用户的个性化需求。优化算法的数学表达为：
12、
13、应用场景：本发明的算法适用于广泛的图像处理应用场景，如社交媒体内容的情感化展示、数字娱乐领域的个性化体验、安全监控系统中的情感状态识别等。
14、有益效果：与现有技术相比，本发明的情感化图像解析算法具有以下有益效果：
15、(1)更准确地识别和模拟图像中的情感信息；
16、(2)通过用户反馈进行实时优化，提供个性化的视觉体验；
17、(3)适用于广泛的图像处理应用场景，具有良好的扩展性和适应性。
18、训练方法：本发明还提供了一种用于训练所述情感分析模型的方法，包括构建带有情感标签的图像数据集，以及使用该数据集对变换器模型进行训练的步骤。
19、详细说明：本发明的详细内容，包括具体实施例和附加的技术细节，将在说明书的其他部分进一步说明。通过这些详细说明，本领域技术人员能够充分理解本发明并将其应用于实践。
1.一种基于深度学习的情感化图像识别与解析算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的情感化图像解析算法，其特征在于，所述变换器模型包括多头自注意力机制，并且所述变换器模型的注意力权重计算公式为：
3.根据权利要求1所述的情感化图像解析算法，其特征在于，所述情感增强处理步骤中，根据情感模型femotion输出的情感倾向，自动调整图像的视觉效果，其中色彩饱和度调整公式为：
4.根据权利要求1所述的情感化图像解析算法，其特征在于，所述用户交互反馈步骤中，用户评分系统包括一个滑动条界面，用户可以在[0,1]的评分范围内对情感化效果进行评价。
5.根据权利要求1所述的情感化图像解析算法，其特征在于，所述算法优化步骤中，使用基于用户评分的反馈采用随机梯度下降法对模型权重进行调整，优化算法的数学表达为：
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有实现权利要求1至5中任一项所述算法的计算机可执行代码。
7.一种电子设备，配置有实现权利要求1至5中任一项所述算法的硬件和存储介质。一种使用权利要求1至5中任一项所述算法的系统，其特征在于，该系统能够实时接收图像输入并输出情感分析结果。
