随着互联网行业的飞速发展,信息及资源共享越来越盛行,信息技术也更加多样和成熟。伴随着这样的一个信息化时代,如何进行新形式下的文化遗产保护与展示也成为各大博物馆研究的热点。秦始皇兵马俑博物馆作为我国大型的遗址博物馆之一,拥有着享誉世界的兵马俑文物。如何以数字化的方式,结合先进的科学技术对这些文物进行保护和展示,是秦始皇兵马俑博物馆急需解决的问题。利用计算机辅助兵马俑碎片拼接与修复是对兵马俑文物科学保护的举措之一。同时,按照部位对兵马俑碎片进行分类是碎片拼接和修复的重要步骤,它能有效缩减自动拼接算法的搜索空间,提高拼接的准确率和效率。由于人工的碎片分类方法工作量大,通过计算机辅助文物碎片自动分类,可以减少人工分类产生的繁重工作量。目前已经有不少计算机辅助碎片分类的方法,但这些方法操作复杂、分类准确率不高。针对以上所存在的问题,本文提出了一种基于碎片图像多特征和支持向量机(SVM)的兵马俑碎片分类方法。同时,为了对兵马俑进行更好的展示,博物馆需要建立自己的文物检索平台,通过该平台可以精确检索定位到相关的文物资源。本文所研究的基于多特征的兵马俑碎片表示方法,不仅在碎片分类上,更是在碎片检索上具有重大的研究及应用价值。本文主要研究如下:1、提出一种将SIFT特征和Hu不变矩结合并应用于兵马俑碎片图像表示的方法。在此基础上,提出多特征动态加权融合的算法,该方法能够全面、细致并且唯一的表示兵马俑特定部位碎片的特征。2、提出一种基于多特征融合和支持向量机(SVM)的兵马俑碎片分类方法。该方法将融合后的、能唯一表示兵马俑特定部位碎片规律的特征作为输入,使用机器学习的方法对样本数据进行训练,最后得到最优的分类模型。3、结合多特征和相似性匹配算法进行了兵马俑碎片图像检索实验。利用不同的相似性度量技术及匹配算法对兵马俑碎片图像进行了对比实验,实验证明结合多特征和分类学习的方法能提高图像匹配的准确率,并获得更精确的检索结果。4、设计并实现了兵马俑碎片分类系统。通过分类模型自动识别相应待分类碎片的所属类别,该分类方法具有更高的分类效率和准确率。