社交媒体图像识别与情感分析是当前人工智能领域的一个研究热点。通过对社交媒体上大量的图像和文本数据进行深度学习和情感分析，可以提取出图像中的情感信息，从而为社交媒体用户提供更加个性化和精准的内容推荐和服务。

在社交媒体图像识别方面，主要的技术包括基于深度学习的图像分类和识别技术、基于特征提取的图像分类技术等。这些技术可以对图像内容进行精准的识别和分类，从而为后续的情感分析提供基础数据。

在社交媒体情感分析方面，主要的技术包括基于机器学习的文本分类技术、基于深度学习的文本生成技术等。这些技术可以对文本内容进行情感分析，从而提取出文本中的情感信息。在社交媒体情感分析中，常用的数据集包括IASP和Emotion6等，这些数据集包含了大量的图像和文本数据，可以用于训练和测试机器学习模型。

社交媒体图像识别与情感分析的应用场景非常广泛，包括社交媒体内容推荐、品牌形象监测、用户行为分析等。例如，通过对社交媒体上的图像和文本数据进行情感分析，可以提取出用户对某个品牌的情感态度，从而为品牌方提供更加精准的营销策略和服务。

总之，社交媒体图像识别与情感分析是当前人工智能领域的一个重要研究方向，其应用场景非常广泛，可以为社交媒体用户和企业提供更加个性化和精准的服务。随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大，相信社交媒体图像识别与情感分析将会发挥更加重要的作用。