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| 內容簡介： |
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本书以网络 Flash 动画学习资源的内容结构特征分析为核心问题，通过提取与分析网络 Flash 多媒体动画包含的元数据、文本、按钮等，获得动画包含的视觉场景、动态效果、情感因素等，建立 Flash 动画索引数据库，并开发 Flash 动画检索系统，在学生群体中进行使用及检验教学效果，从理论上探讨了网络多媒体动画资源对教育的重要辅助作用，进而对教育工作者如何检索获得自己所需的网络多媒体资源提供一定的指导。
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| 關於作者： |
迟增晓，理学硕士（教育技术学专业），从事数据科学与大数据技术专业的教学与研究工作，济南市 E 类人才。近20 年来，主持和参与专业相关课题 10 余项，在《中小学信息技术》等期刊发表论文 10 余篇，荣获全国多媒体课件大赛三等奖、全国电子信息类优秀教材三等奖、山东高等学校优秀科研成果奖（自然科学）、蓝桥杯软件设计大赛优秀指导老师（二等奖）等多项荣誉。
石林，理学博士（教育技术学专业），主要从事电子商务专业的教学与研究工作，济南市历城区高级人才，高级电子商务师，高级国际贸易师。近 20 年来，主持和参与专业相关课题 20 余项，发表期刊论文 20 余篇，荣获省优秀教学成果奖、省科技进步奖、全国大学生电子商务大赛优秀指导老师奖、三创赛优秀指导教师奖等多项荣誉。
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| 目錄：
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目 录
第 1 章 基础知识概述 ………………………………………………………………… 1
1.1 Flash 动画概述 ……………………………………………………………… 1
1.2 研究现状及挑战 …………………………………………………………… 4
1.3 教育信息化与数字化学习资源建设 ……………………………………… 10
1.4 多媒体信息内容管理理论 ………………………………………………… 14
1.5 基于内容的信息检索技术 ………………………………………………… 15
第 2 章 网络 Flash 动画学习资源概述 ……………………………………………20
2.1 网络 Flash 动画学习资源分析 …………………………………………… 20
2.2 网络 Flash 动画在教育教学中的应用分析 ……………………………… 24
2.3 网络 Flash 动画学习资源样本集分析 …………………………………… 54
2.4 网络 Flash 动画的内容结构特征描述模型 ……………………………… 56
第 3 章 网络 Flash 动画获取 …………………………………………………………58
3.1 多媒体主题搜索相关技术介绍 …………………………………………… 59
3.2 网络爬行器概述 …………………………………………………………… 66
3.3 网络搜索算法的改进 ……………………………………………………… 73
3.4 多媒体 Flash 网页资源的消重与净化 …………………………………… 78
3.5 网络 Flash 资源爬行器的系统实现 ……………………………………… 83
第 4 章 网络 Flash 动画的分类 ………………………………………………………92
4.1 研究现状 …………………………………………………………………… 93
4.2 Flash 动画的文件结构 ……………………………………………………… 95
4.3 基于内容的 Flash 动画分类算法 ……………………………………… 100
4.4 基于内容的 Flash 动画分类系统的设计与实现 ……………………… 122
4.5 动画分类总结 …………………………………………………………… 136
第 5 章 网络 Flash 动画学习资源的组成元素特征分析 …………………… 138
5.1 组成元素特征概述 ……………………………………………………… 138
5.2 静态视觉特征提取 ……………………………………………………… 139
5.3 动态效果提取 …………………………………………………………… 151
5.4 交互特征提取 …………………………………………………………… 158
第 6 章 网络 Flash 动画学习资源的场景特征分析 …………………………… 169
6.1 网络 Flash 动画的运行原理 …………………………………………… 169
6.2 网络 Flash 动画的场景结构模型 ……………………………………… 171
6.3 逻辑场景 ………………………………………………………………… 173
6.4 视觉场景 ………………………………………………………………… 178
6.5 场景分割实验与场景特征分析 ………………………………………… 185
第 7 章 网络 Flash 动画学习资源的画面情感特征分析 …………………… 189
7.1 多媒体画面情感研究现状 ……………………………………………… 190
7.2 多媒体画面情感描述模型 ……………………………………………… 192
7.3 网络 Flash 动画学习资源的画面情感识别 …………………………… 196
7.4 实验结果综合分析 ……………………………………………………… 204
7.5 情感特征分类总结 ……………………………………………………… 213
第 8 章 基于内容结构的网络 Flash 动画学习资源检索系统 ……………… 214
8.1 检索系统研究现状 ……………………………………………………… 215
8.2 基于 Lucene 的信息检索技术概述 ……………………………………… 221
8.3 基于 Lucene 的 Flash 检索系统的设计与实现 ………………………… 229
第 9 章 Flash 动画内容结构特征与学习兴趣关联度分析 …………………… 249
9.1 实验设计 ………………………………………………………………… 249
9.2 实验平台开发 …………………………………………………………… 252
9.3 实验实施过程 …………………………………………………………… 255
9.4 实验分析 ………………………………………………………………… 256
第 10 章 总结与展望 ………………………………………………………………… 262
10.1 总结 ……………………………………………………………………… 262
10.2 展望 ……………………………………………………………………… 263
主要参考文献 …………………………………………………………………………… 265
附 录 …………………………………………………………………………………… 268
附录 1 各学段和学科的 Flash 动画样本的组成元素数量 ………………… 268
附录 2 各学科和教学类型的 Flash 动画样本的组成元素数量 …………… 268
附录 3 视觉场景特征提取均值表（按学段和学科） ……………………… 269
附录 4 视觉场景特征提取均值表（按学科和教学类型） ………………… 270
附录 5 Flash 动画各动态效果数量统计表（按学段和学科） ……………… 271
附录 6 Flash 动画各动态效果数量统计表（按学科和教学类型） ………… 271
附录 7 Flash 动画各交互特征数量统计表（按学段和学科） ……………… 272
附录 8 Flash 动画各交互数量统计表（按学科和教学类型） ……………… 273
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| 內容試閱：
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前 言
教育信息化是提升教育教学质量的重要手段，是进行教育教学创新应用的基础条件。教育信息化离不开数字化学习资源建设。作为数字化学习资源类型之一的 Flash 动画既是传递信息内容的重要媒体，更是一种重要的网络学习资源，其内容由文本、图形、图像、音频、视频、交互、动态效果等信息组成。因其强大的多媒体交互及表现能力，Flash 动画被广泛应用于远程教学、精品课程网站、慕课平台等领域。网络上积累了海量的 Flash 动画资源，给动画需求者的检索带来了很多的干扰。学习者如何迅速精准地获取自己需要的 Flash 动画，是 Flash 搜索引擎需要解决的难题。
目前的网络 Flash 检索一般是基于关键词、元数据特征或者网页上下文，检索准确率不理想。于是人们展开了对 Flash 动画内容特征的深入分析与研究。本书正是基于SWF 格式的文件组织结构，对 Flash 动画的下载、分类、内容结构特征（如场景结构特征、组成元素特征和画面情感特征）、建立索引数据库等全过程进行分析。主要内容包括：依据网页结构研究网络 Flash 动画的下载；基于 BP（Back Propagation）神经网络进行 Flash 动画的分类研究；依据 Flash 动画语义提取的四层框架（元数据、组成元素、场景、情感层）分别研究了场景特征提取、组成元素特征提取、画面情感特征提取等多项关键技术；基于 Lucene 的 Flash 动画资源检索系统构建。本书主要是为教育教学工作者和网络自学者及 Flash 动画爱好者提供快速、精准的 Flash 动画搜索引擎，从而提高网络 Flash 动画学习资源的教育应用效率，充分发挥其教育特性。
本书首先介绍了网络 Flash 动画学习资源的定义及 SWF 格式的文档结构，研究了网络 Flash 动画资源的下载及分类，分析并建立了 Flash 动画的内容结构特征描述模型；其次构建出场景结构模型，提出了场景的分割算法及场景特征的提取过程，并完成了组成元素特征的提取；再次建立了 Flash 动画的情感分类模型，利用神经网络（Neural Network）学习获得低层视觉特征（主要为颜色和纹理）到高层情感语义的映射关系，从而完成 Flash 动画的情感分类，并对比了用 SVM 和深度学习构建的情感分类模型；最后基于 Lucene 建立了网络 Flash 动画检索系统。
我们的研究结果是为了最终将前期提取的场景特征、元素特征、情感特征存入索引数据库，建立基于内容的 Flash 检索系统，用于网络用户的 Flash 动画检索。基于此数据库，最后还通过实验，利用灰色关联法验证了 Flash 动画包含的各内容结构特征与学习者学习兴趣的关联度。结果表明，Flash 动画中的动态效果特征与学习兴趣的关联度最高，在激发学习者兴趣、集中学习者注意力方面起着重要的作用；在不同学段、不同学科的 Flash 动画中，对唤起学习者学习兴趣起关键作用的内容结构特征是不一样的。
实验结果能够为 Flash 动画课件创作者按照不同学段和学科进行视觉特征选择提供理论
指导。
基于研究者团队开发的网络动画爬取程序，本书从网络上下载了大量 Flash 动画，从中筛选出教育特征明显、能辅助进行知识学习的 4808 个 Flash 动画学习资源作为本书的样本库。参考教育理论和查阅文献，并基于 BP 神经网络机器学习，可以将这 4808个样本按学科、学段来划分，并且提取的视觉场景、元素特征、情感特征都按照不同学段、不同学科进行分析，获得不同学段和学科的 Flash 动画的特征，为后期的 Flash 动画自动分类工作提供指导。
本书的重点工作在于建立了 Flash 动画的内容结构特征描述模型，并从学段、学科、教学类型三个维度分析了网络 Flash 动画学习资源的内容结构特征；建立了场景结构模型，并提出了基于颜色直方图和边缘密度相结合的视觉场景分割算法；建立了情感分类模型，分别基于 BP 神经网络、SVM、CNN 完成 Flash 动画的情感语义识别；分析了网络 Flash 动画学习资源的内容结构特征与学生学习兴趣的关联度。
本书的完成要感谢山东师范大学孟祥增教授团队的支持，其中董志强对 Flash 动画分类、邱亚东对检索系统建设、刘磊和邵长霞对动画的内容特征提取等方面做出了很多的贡献。该书的参编人员还包括徐功文、赵莉、于鹏、杜剑、李增刚等，他们均对数据的整理与分析、文字内容的排版编辑等方面工作给予了巨大的支持。
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