随着万维网技术的快速发展和普及应用,多媒体已成为人们经常使用的信息载体。在万维网上除了普通文本之外,还有大量的图像、视频、音频、动画和图形等,对这些媒体类型的信息进行快速准确的检索已成为人们的迫切需求和目标。当前,基于内容的图像检索已经出现了一些比较好的理论研究方向,但目前不断增加的在线图像信息数量以及图像底层特征与高层语义信息之间映射的“语义鸿沟”问题,对一些基于内容的图像检索机制提出了新的挑战,许多学者正关注于这个方向且已经做了广泛的研究工作,基于语义信息的网上图像检索系统也成为当今研究的热点。本文就多媒体检索中的网上图像检索技术做了较深入的讨论。本文讨论了图像底层特征提取,在对网上图像信息进行合理收集和基于色彩情感语义和用户侧档的基础上,主要做了以下主要工作:(1)在检索结果全面性方面,利用语义信息相近和语义信息蕴含技术进一步解决检索中由于图像对象概念描述不同等原因出现的检索不全的问题。具体而言,使用分类树对图像库中的图像进行分层分类,建立各个概念之间的上下层关系,父层是所属子层的一个共同概念和属性,子层是从不同类型对父层进行更加详细的描述,它们是语义信息蕴含的关系,每一个概念的同一个子层之间是语义信息相似的关系,它们有相同的父层属性。(2)在语义信息检索方面,本文提出图像主色调聚类思想,以图像主色彩的情感语义信息主色调为筛选条件,进一步提供符合用户个性化情感语义需求的结果。具体而言,在图像语义信息提取方面,除了图像对象等基本语义信息提取外,加入使用色彩分离函数和情感语义信息集合(本文为此提出建立色彩表)从而加入了图像的色彩情感语义信息,情感语义信息描述采用的是人类肉眼最容易识别且最容易产生情感的八种常见色彩如红、黄、蓝等。在此基础上通过图像主色彩和主色调的提取以及与情感集合的映射描述出图像的主要情感语义信息,进行主色调情感语义信息聚类,通过色彩语义信息检索筛选出更符合用户色彩情感偏好的检索结果,为用户提供个性化、智能化的检索服务。(3)在人机互动反馈机制方面,除了常用的反馈机制外,本文提出建立个性化用户侧档,实时记录和更新用户的个性化信息,检索时遍历用户侧档,为不同用户输出符合用户个性化要求的检索结果,用户每次反馈的信息都会有选择性的再次更新用户侧档中的信息,使个性化信息永远持续被更新。本文讨论了基于色彩情感语义和用户侧档的图像检索策略,并对文中提出的思想和方法进行了仿真实验,实验结果验证了所提方法的合理性和有效性。