基于圖符形狀搜索引擎的設計與實現(xiàn).pdf

1、本文主要研究了基于圖符形狀特征的搜索引擎設計，包括常規(guī)圖像搜索引擎，圖符的特征提取以及圖符的搜索引擎索引設計的若干關(guān)鍵技術(shù)，并分析了基于圖符形狀特征搜索引擎系統(tǒng)的設計思路。基于圖符形狀特征搜索引擎，是計算機數(shù)字圖像處理技術(shù)和搜索引擎在Web2.0時代的重要結(jié)合和應用。它涉及網(wǎng)絡應用程序設計，數(shù)字圖像處理，索引設計等多種技術(shù)，是一項多學科交叉的研究課題，是目前的一個研究熱點。以圖符形狀為特征的搜索，在基于內(nèi)容的圖像搜索引擎技術(shù)(CBIR，

2、Content-Based Image Retrieval)中，有重要的地位，同時，在光學字符識別領(lǐng)域(OCR，Optical Character Recognition)，有很大的應用價值。因此，對圖符形狀特征檢索技術(shù)的研究，具有重要的學術(shù)意義和實際應用價值。 基于圖符形狀的搜索引擎包括專用網(wǎng)絡圖符爬蟲，圖符的區(qū)域形狀特征提取，基于圖符的索引結(jié)構(gòu)，其中，前兩個技術(shù)點的討論比較常見，但特征索引如何設計，如何實現(xiàn)高效檢索仍待研究，

3、并且是體現(xiàn)檢索效率的關(guān)鍵問題之一?，F(xiàn)有的基于內(nèi)容的圖像檢索，提取出特征向量后，一般是將圖像特征直接或者處理后存進數(shù)據(jù)庫，當圖像特征的數(shù)量增多，引起頻繁修改表字段，于是需要一種新型的適合搜索引擎的數(shù)據(jù)索引，而不再借助于過多的數(shù)據(jù)庫存放。本文介紹了圖像區(qū)域特征提取的算法，并將提取的特征用支持向量機進行分類，在此基礎上設計了一種基于圖符形狀特征的索引格式。首先用多線程(多進程)實現(xiàn)網(wǎng)絡圖符號爬取，用基于區(qū)域的Zernike矩提取形狀特征，按照