题目：图片检索中特征值组合与模糊聚类技术的研究与实现

 随着当今信息检索技术的不断进步和信息载体的多元化，以图片检索为代表的多媒体检索领域逐步由科学研究向大众需求的实用方向发展。面向互联网图片的爆炸式增长，人们急于寻求一种简单高效的快速检索方法以满足实时海量查询的需要。本文研究了基于内容的图片检索中两个基本问题——如何判别图片相似度和如何提升响应速度，并提出了实用的解决算法，同时在此基础上进一步设计并实现了科技资源图片检索系统。

比较成熟的特征值均存在偏重颜色、轮廓、纹理中某一特性而不利于对通用型图片进行检索的特点。为保证图片检索的准确性和适用的广泛性，本文提出了一种结合多种特征值的图片相似度判别方法，较好的解决了单一图片特征值的偏向性问题。实验证明该方法相较于单一特征值检索在准确度上有6%到10%的提升。

为提高图片检索的响应速度，本文同时提出了一种适用于分布式计算的聚类方法，可以在保证检索精度不受较大影响的前提下将图片检索范围缩小到计算机更易于承受的范围之内，可以有效缓解计算机负载，提升响应速度，进一步扩大了实时检索的范围，同时保证了系统的可扩展性和对海量数据的支持。

本文最后详细介绍了科技资源图片检索系统的设计与实现，包括从图片爬取到最后显示检索结果的全部流程和实现方法，以及以文字和图片为输入的两种检索方式，可以满足大多数用户的检索要求。