本研究探讨了具体与抽象概念的视觉表现差异，分析了约1000个概念的图像。结果表明，简单的视觉特征如颜色和纹理在区分概念时优于复杂模型，而复杂模型在最近邻分析中表现更佳，强调了选择视觉特征的重要性。

本研究提出了多种新型图像矢量化技术，包括基于神经网络的复杂矢量图形生成、逐层矢量化方法LIVE和多阶段模型SAMVG，旨在提升光栅图像到SVG的转换质量和效率。通过优化路径和引入语义对齐，研究显示在视觉表现和计算效率上有显著提升。