伴随互联网技术的飞速发展,媒体产业积累的数字资产越来越多,媒体资源管理(DAM)成为媒体行业的一个研究热点。作为媒体资源管理的一个重要功能,基于内容的多媒体内容检索逐渐应用到DAM系统中。如何综合利用提取到的媒体素材的低层特征,获得更好的检索效果?针对这个问题,本文提出了一种融合全局特征和局部特征的特征融合模型,利用不同特征各自的优势,在此基础上设计并实现了检索效果优化的媒体资源管理系统。首先,本文以图像为例,研究了基于内容的图像检索中与图像特征提取的相关问题,提出了一种融合图像局部特征和全局特征的检索方法,其中局部特征以基于SIFT描述子的词袋模型对图像特征进行描述,全局特征以图像的颜色空间为例对图像进行描述,将该方法在Corel1000图像检索测试数据集上进行试验。实验表明,图像特征融合对于系统的整体检索准确率有一定提高。然后,本文对现有的DAM系统进行了对比研究,在充分考虑系统的扩展性、开放性以及灵活性等设计原则的基础上,通过分析系统功能模块和资产数据结构设计了 DAM系统,最后利用J2EE、MongoDB等技术实现了系统,完成了对系统检索功能的测试以及对测试结果的分析。通过对检索优化DAM系统的检索测试结果证实其适用性和可靠性。