随着计算机的高速化、互联网的普及以及数码设备的家庭化,大量的数码照片、视频文件等多媒体信息正在以迅猛的趋势快速增加,如何在海量的媒体数据库中快速准确地查找用户所需的文件成为日益关键的问题。目前较为流行的是基于内容的图像检索技术,它突破了传统的基于关键词检索的局限,直接对图像进行分析(如特征提取)。然而,建立在底层特征基础上的图像检索方式实质上是计算机对图像内容的理解,而一幅图像所包含的语义信息远远比这些底层特征所能表达的内容要丰富得多。由于人的脑波信号是能够直接反映人类思维和感性的生物信息,而且具有收集方便、分析技术成熟等优点,本文结合脑波信号解析技术和图像的特征提取技术,提出了一种基于脑波信号的图像情感检索方法。本文的主要内容如下：(1)系统地论述了传统的基于图像内容的检索与图像底层特征所反映出来的人类情感信息之间的关系,并从图像的颜色、纹理、形状等图像特征和人类的心电、脑电等生理信号出发,阐述了图像的情感识别问题。(2)具体论述了脑波信号的采集、特征提取和解析等,并讨论了一种从脑波信号中解析人类情感信息的方法,为我们的检索系统模型的提出打下了基础。(3)提出了基于脑电信号的图像情感检索模型。模型利用脑电信号所反映的情感特征信息,与图像的底层基础特征信息相结合,以期进一步提高检索的语义化精度。模型中还利用了SVM(支持向量机)算法,利用机器学习来推断两种特征信息之间的联系,从而提高检索精度。(4)实现了一个基于脑电信号的图像情感检索原型系统,并在该系统上进行了实验验证和分析。实验结果表明了系统较好的有效性和准确性,同时验证了我们的检索模型的可行性。