1、商品檢索是圖像檢索中的重要應用，傳統(tǒng)的商品檢索是基于文本的檢索，需要大量圖像標注工作。而且，檢索過程中采用關鍵字信息而忽略其他信息，這樣會導致信息量不足，對商品描述的準確率低等問題。為了解決這些問題，基于內容的圖像檢索被提出，也就是基于圖像內容（紋理，顏色，形狀等）進行檢索，其發(fā)展在一定程度上解決了文本檢索的局限性。面對購物網站提供的海量商品圖片，以圖搜圖的商品檢索越來越成為計算機智能領域的研究熱點。
　　本文針對圖像檢索中的特征

2、提取、圖像分類和特征融合進行了研究，并且在自建的商品數據庫中進行實驗。以下是本文的貢獻:
　　(1)簡要分析商品檢索的背景、意義及應用前景，并對基于視覺詞袋(Bag-of-Visual-Words，BoW)的圖像檢索中提取特征，構建字典，特征匹配等三個重要環(huán)節(jié)進行了詳細說明。
　　(2)研究了稀疏表示理論，在圖像檢索的框架中引入稀疏表示，設計一種基于稀疏表示的圖像分類方法，結合視覺詞典與稀疏表示，通過特征重構殘差最小，對查詢