1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，視覺信息也日漸豐富，特別是電子數(shù)碼設(shè)備的普及，人們視野中的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)開始呈幾何級數(shù)的態(tài)勢增長。如何快速檢索出所需圖像成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。現(xiàn)有成熟的圖像檢索機(jī)制都是以文本關(guān)鍵字作為匹配對象，這種匹配方式在擁有龐大數(shù)據(jù)量的圖像檢索領(lǐng)域已凸顯出局限性，因此基于內(nèi)容的圖像檢索(contentbasedinimageretrival，CBIR)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。本文在現(xiàn)有的CBIR技術(shù)基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對圖像的顏色和形狀兩類底層

2、物理信息特征提取進(jìn)行研究，并針對商品這一特定領(lǐng)域的圖像提出檢索方案。
　　 本文根據(jù)商品圖像的特點(diǎn)，確定顏色和形狀作為圖像底層物理特征，并將顏色和形狀特征的提取以及如何建立高效的索引作為研究的重點(diǎn)內(nèi)容。在顏色特征提取方面，改進(jìn)了現(xiàn)有的主色提取技術(shù)，提出了自適應(yīng)的主色提取方法。該方法在降低顏色特征維數(shù)的同時(shí)，還根據(jù)每一幅圖像不同的顏色種類和數(shù)量進(jìn)行差異化的提取，提高了主色提取的準(zhǔn)確度。在索引技術(shù)方面，研究了當(dāng)前高維數(shù)據(jù)索引的方法，