新芽专题介绍：图像情感计算
一、专题介绍
1.1 研究背景
随着智能手机摄影功能的普及和社交媒体平台的蓬勃发展，图像已成为人表达情感、记录生活、传递信息的重要载体。并且随着人工智能的快速发展，计算机视觉已从基础的物体检测、识别逐渐向高层次语义理解迈进。其中，图像情感计算（Image Emotion Recognition / Affective Image Analysis）作为一种模拟人类感知与情绪反应的计算机视觉技术，能够识别图像中所蕴含的情绪、氛围与美学价值，从一组图像中挑选出情感和美学价值最优的图像，在学术研究与产业应用中都展现出巨大的潜力。
1.2 研究意义
在现代人工智能技术的推动下，实现 图像情感识别的稳定性、建立 系统化的量化评估方法，并将其工程化落地，是一个具有高度挑战性和研究价值的课题。其研究意义主要体现在以下几个方面：
（一）科研探索价值
- 情绪建模的复杂性
不同于传统的客观视觉识别任务，情感计算涉及 主观感受 与 多维度特征建模，对数据集构建、算法设计和评估体系提出了更高要求。 - 深度学习与跨学科融合
图像情感计算不仅依赖计算机视觉与深度学习，还需要结合心理学、美学等跨学科理论支撑，是一个典型的交叉研究领域。 - 端侧落地的必要性
为了保障用户隐私与降低延迟，情感计算需要在移动端、可穿戴设备等端侧环境高效运行，这对模型 轻量化、能耗控制和实时性 提出了新的技术挑战。
（二）产业应用价值
- 智能终端与个性化体验
在手机图库、短视频平台和社交媒体等场景中，基于图像情感的检索与推荐能够更好地契合用户心理需求，增强用户黏性与体验感。 - 健康与情绪关怀
通过对用户日常拍摄或浏览图像的情感分析，可以辅助心理健康监测与干预，提供正向情绪引导，助力智慧医疗与心理关怀。 - 内容生产与精准营销
在广告、传媒和娱乐产业中，图像情绪识别能够支撑精准内容投放与用户情绪洞察，从而提升传播效果和商业价值。
因此，构建 高质量的图像情感数据集、设计 稳定可靠的算法体系、探索 端侧可落地的应用方案，不仅是推动人工智能从“理性识别”走向“情感理解”的关键科研任务，也是提升企业产品竞争力与用户价值的核心方向。
1.3 当前主要挑战
1. 单图像情绪识别
- 多特征融合的复杂性
非受限图像中的情感识别需要同时考虑人脸、姿态、场景、动作等信息，不同特征的融合与权重分配具有高度挑战性。 - 复杂情绪的建模难度
人类情绪往往是混合的、隐性的，仅依靠静态特征难以全面表达，需要引入大模型的思维链推理能力。 - 上下文与个性化差异
图像情绪不仅依赖于当前画面，还受到历史记录、拍摄场景、用户习惯等上下文信息影响，难以建立统一的建模范式。
2. 多图序列情绪计算
- 情感连贯性捕捉难度
跨多帧或多图的情感计算需要保证时间和语义的一致性，如何有效刻画情绪随时间演变的轨迹是关键问题。 - 跨维度聚类优化的挑战
时间、空间、语义三方面同时建模会带来计算复杂度和鲁棒性问题，尤其在数据规模大时更为突出。 - 大模型的情绪评估可靠性
多模态大模型在情感理解上的稳定性与可解释性仍不足，如何保证对组合图像的情绪评估不偏离用户真实感受仍待探索。
3. 情绪计算的评估体系
- 真实场景数据集的构建难度
面向用户真实拍摄和分享场景的数据收集受限于隐私和多样性，自动化、半自动化标注仍存在准确性瓶颈。 - 情绪维度体系的标准化问题
在图库的图像情感识别和挑选以及多帧图像情感识别和理解，缺乏统一的量化标准，导致评估结果不具可比性。 - 工程化与持续优化的挑战
如何在服务器端构建可扩展的情绪识别流水线，并保证模型能够持续迭代和保持性能稳定，是系统落地的关键难点。
二、学习资料与参考文献
为了引导新芽学子逐步进入研究，本专题结构分为以下四部分：
2.1 基础教材与学习材料
在开始探险之前，你需要掌握一些基础的“内功心法”，这些是后续一切学习的基石。以下是你可以使用的一些书籍/教程：
《Deep Learning》（Ian Goodfellow 等）——深度学习入门经典教材
PyTorch 官方教程，也可以使用 PyTorch 中文文档
《Pattern Recognition and Machine Learning》（Christopher M. Bishop）——机器学习原理入门（难度不小）
此外，你也可以使用一些入门工具：
Google Colab：免费云平台，不用安装软件，就能跑PyTorch代码。
Kaggle平台：免费数据集和竞赛
Tips：务必摆脱所有基础都打好后，再进行下一阶段学习的心态，在干中学，遇到不明白的再回溯补基础。
2.2 入门文献（经典深度学习和计算机视觉方法）
学生第一阶段的阅读训练，可帮助理解计算机视觉，图像理解，情感识别这一通用方向。仅用于入门，不可选择此部分文献汇报。
ResNet: Deep Residual Learning for Image Recognition (CVPR 2016)
Transformer: Attention Is All You Need (NeurIPS 2017)
VIT: An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale (ICLR 2021)
BERT: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks (arXiv 2018）
WSCNet: Weakly supervised coupled networks for visual sentiment analysis (ICCV 2019)
ZSL:Zero-shot emotion recognition via affective structural embedding (ICCV 2019)
VAANet: An End-to-End Visual-Audio Attention Network for Emotion Recognition in User-Generated Videos (AAAI 2020)
AICA: Affective image content analysis: Two decades review and new perspectives (TPAMI 2022)
DB: Building a Large Scale Dataset for Image Emotion Recognition: The Fine Print and The Benchmark (AAAI 2016)
2.3 进阶文献（情感计算前沿方法）
学生可在此部分选择进阶文献进行专题汇报，或自行查找最新的同类重要文献。
EmoSet: EmoSet — A Large-scale Visual Emotion Dataset with Rich Attributes (ICCV 2023)
DCAT: Most Important Person-Guided Dual-Branch Cross-Patch Attention for Group Affect Recognition (ICCV 2023)
DLN: Learning a Facial Expression Embedding Disentangled From Identity (CVPR 2021)
Affective Processes: Stochastic Modelling of Temporal Context for Emotion and Facial Expression Recognition (CVPR 2021)
EVP: Audio-Driven Emotional Video Portraits (CVPR 2021)
CTEN: Weakly Supervised Video Emotion Detection and Prediction via Cross-Modal Temporal Erasing Network (CVPR 2023)
Emotion-LLaMA: Emotion-LLaMA: Multimodal Emotion Recognition and Reasoning with Instruction Tuning (NeurIPS 2024)
Affective Bias-Inspired Measures: To Err Like Human: Affective Bias-Inspired Measures for Visual Emotion Recognition Evaluation (NeurIPS 2024)
MODA: Modular duplex attention for multimodal perception, cognition, and emotion understanding (ICML 2025)
三、结语与期望
“新芽计划”的初衷是点燃新芽学子对未知探索的热情，并为大家提供一片成长的沃土。图像情感识别是一个充满挑战与机遇的领域，它既是国家需求的“硬骨头”，也是学术创新的“试金石”。希望通过这个专题，新芽学子不仅能学到前沿的 AI 知识，更能培养出独立思考、动手实践和解决复杂问题的能力。
我们热切期待，在最终的汇报中，能看到大家闪耀着智慧火花的解读与创见！
