Sentibank classfier

Visual Sentiment Ontology

http://www.ee.columbia.edu/ln/dvmm/vso/download/sentibank.html

이 툴로 Sentiment를 구할 수 있다. 

Sentiment prediction도 가능하지만, 1200-D mid-level representation을 제공한다.

매트랩으로 구성되어 있고, R2013a 버전에서 수행하고 매트랩 구성요소 중 

Image processing toolbox와 math, statistics 과 같은 패키지가 필요하다.

제공되는 소스&바이너리 코드를 설치하고 mysent.m을 통해 피쳐를 추출한다.

%function mysent(path_name)

path_name = 'E:\vm_temp\images\test';

list = dir(path_name);

n = length(list);

files = {};

for i = 1:n

    %f = strcat(path_name, '\', list(i).name);

    f = list(i).name;

    [a, b, c] = fileparts(f)

    

    if strcmp(c , '.jpg') || strcmp(c, '.JPG') 

        files = [files; f];

    end

end

a = size(files)

n = a(1)

files2 = sort(files)

features = [];

for i = 1:n

    im = files2{i}

    output = getBiconcept(path_name, im)

    output = output'

    features = [features; output];

end

n1 = strcat(path_name, '\', 'sentiment.csv')

csvwrite(n1, features)

n2 =strcat(path_name, '\', 'sent_name.txt')

f = fopen(n2, 'w')

for i = 1:n

    fprintf(f, '%s,', files{i});

end

fclose(f)

%end