图像情感语义领域的研究起步相对较晚,所涉及的学科非常广泛,包括心理学、计算机科学、社会科学等等,具有非常大的发展空间和潜力。情感语义作为一种重要的高层语义,在语义图像注释与检索的研究中占有重要的位置。本文主要围绕图像情感语义注释与检索这一主题,对特征提取,情感语义注释,情感语义检索等关键技术进行研究,具体工作可以总结为以下几个方面：(1)特征提取本文首先详细分析了图像颜色、纹理、形状特征与人类情感的关系,在此基础上对颜色直方图、颜色矩、纹理频谱、粗糙度、对比度以及线段方向直方图等特征进行了提取,建立起图像的特征空间。(2)情感语义注释通过认知心理实验和因子分析,采用情感形容词对的形式建立起情感语义空间,作为情感语义注释的基础。支持向量机算法在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中具有显著的优势,因此本文选取支持向量机算法,通过训练建立特征空间到情感语义空间的映射,实现图像的自动情感注释。(3)情感图像检索及性能评价在情感语义注释的基础上,图像和形容词被映射成为情感语义空间的向量,从而在情感语义空间内对相似度进行计算,实现情感图像检索。在检索算法的优劣评估问题上,传统的评价方法难以令人满意。本文采用了基于心理量表的情感图像检索性能评价方法,对不同算法检索出的图像应用等级排列法和对偶比较法,建立顺序量表,在样本满足正态分布假设的前提下完成顺序量表到等距量表的转化,实现性能评价。