基本内容：

（1）在深入理解分析成批相似图像的基础上，对图像内容进行深入理解，懂得这些图像中的内容。

（2）设计相关的标注类别，并将其与所提取、识别的数值进行自动关联，达到对单个图像的标注与识别的目的，并将结果保存为二进制或 txt/csv 文件。

3. 研究计划与安排

(1) 2019/1/14—2019/2/17：查阅参考文献，明确选题；

(2) 2019/2/18—2019/2/28：进一步阅读文献，并分析和总结；确定技术路线，完成并提交开题报告；

(3) 2019/2/29—2019/4/30：确定解析的方法、情感词库及情感的表示；利用数据分析，每一周及连续周的情感数据；并对所建立的算法进行测试与优化；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]张鹏, 崔荣一. 基于视觉显著性与边缘密集度的文本区域定位[j].吉林大学学报(

信息科学版) ,2017,35(3):319-323

[2] 李敏,郑建彬,詹恩奇,汪阳.基于文本像素颜色聚类的场景文本检测算法[j/ol].激光与光电子进展:1-14[2019-02-25].http://kns.cnki.net/kcms/detail/31.1690.tn.20181113.1008.014.html.