情感是人或者某些高级智慧生物特有的一种能力,具有情感分析能力可以说是计算机具备了人工智能的重要体现。视觉是人感知外部世界,获得信息的最重要方法。人本身视觉得到的都是图像场景,因而说图像是传递信息的重要媒介。图像本身蕴含着巨大的信息量,包含了多层语义信息。我们一般理解图像具有三个语义层次:特征层、对象层和语义层。语义层又由低到高分为:场景语义、行为语义和情感语义。语义层次之间都存在着语义鸿沟,从底层到高层的映射也存在着很大的难度。国画是我们国家的艺术瑰宝。传统国画讲求意象,是一种以情感为中心的艺术形式。因为国画这种重在“写意”和“以情感表达为中心”的艺术特点,我们在对国画的鉴赏、研究、保护工作中,不可避免地需要考虑画中的情感因素。本文主要关注图像情感语义分析方法中的图像特征提取、语义提取、分类方法等内容。提取颜色、纹理、兴趣区区域与空间特征。利用PCA降低特征维度,进行特征融合并归一化,最后进行分类。既关注传统的特征提取和映射方法,又尝试使用当下大放异彩的卷积神经网络。以期望能够有效地弥合国画作品的语义鸿沟,发掘底层特征与情感语义之间的联系,建立情感特征和图像特征之间准确的映射对应关系,以提高国画图像情感识别分类的准确率。在帮助我们鉴赏和研究国画的同时,也能丰富国画的组织、管理和检索方法,普及国画艺术的传播。