| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 论文选题的研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-14页 |
| 1.2.1 跨媒体表达和索引 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于内容的多媒体检索 | 第11-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-16页 |
| 2 动画素材语义模型 | 第16-19页 |
| 2.1 动画素材 | 第16页 |
| 2.2 用户语义模型 | 第16-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 动画素材多特征提取方法及融合 | 第19-48页 |
| 3.1 颜色特征提取 | 第19-31页 |
| 3.1.1 颜色空间 | 第20-22页 |
| 3.1.2 颜色特征表示方法 | 第22-23页 |
| 3.1.3 颜色模型 | 第23-29页 |
| 3.1.4 基于主观感知的96色非均匀量化算法研究 | 第29-31页 |
| 3.2 纹理特征提取 | 第31-38页 |
| 3.2.1 纹理特征的基本概念 | 第31-32页 |
| 3.2.2 常用的纹理提取方法 | 第32-34页 |
| 3.2.3 基于纹理特征的动画素材特征提取实现 | 第34-38页 |
| 3.3 形状特征提取 | 第38-43页 |
| 3.3.1 傅里叶描述符 | 第38-39页 |
| 3.3.2 Zernike矩 | 第39-40页 |
| 3.3.3 多边形分解 | 第40-41页 |
| 3.3.4 形状无关矩研究 | 第41-43页 |
| 3.4 动画素材的多视觉特征融合 | 第43-47页 |
| 3.4.1 数据融合 | 第43-45页 |
| 3.4.2 多视觉特征融合 | 第45-47页 |
| 3.5 试验结果及分析 | 第47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 动画素材语义提取及用户语义模型建立 | 第48-52页 |
| 4.1 在文本中，使用图像融合颜色和纹理特征作为图像的特征向量，采取支持向量机作为言语类的所有言语分类器的组建，提取图像的语义。 | 第48页 |
| 4.2 支持向量机基本理论 | 第48-51页 |
| 4.2.2 核函数 | 第50页 |
| 4.2.3 基于SVM的对象语义提取方法 | 第50-51页 |
| 4.3 用户语义模型的建立 | 第51页 |
| 4.4 试验结果与分析 | 第51-52页 |
| 4.4.1 图像语义标注试验 | 第51-52页 |
| 5 基于内容和语义的动画检索实现 | 第52-59页 |
| 5.1 基于内容的检索现状 | 第52-54页 |
| 5.1.1 基于内容的图像检索 | 第52-53页 |
| 5.1.2 有代表性的图像检索系统 | 第53-54页 |
| 5.2 基于内容和语义的动画素材检索实现 | 第54-59页 |
| 5.2.1 基于内容和语义的动画素材检索流程 | 第54页 |
| 5.2.2 动画检索系统 | 第54-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62页 |