骨刻文是继安阳甲骨文之后的又一重要考古发现,比甲骨文早1000年左右,是甲骨文的主要源头,这意味着中国古文字的出现时间将向前推进千年,甚至中国文字发展史亦被改写。利用计算机技术对骨刻文形状进行定量分析,为进一步研究和解读骨刻文提供重要的技术支持。论文介绍了课题的研究背景与意义,讨论了当前图像检索与分类技术的研究现状,重点论述了采用改进的Zernike矩对骨刻文图像进行形状特征描述,然后利用支持向量机方法对骨刻文图像库进行分类处理,最后将骨刻文与彝文进行了对比分析。论文的主要研究内容和贡献包括以下几个方面：首先,介绍了几种常见的特征描述方法,包括颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。重点讨论了基于形状特征的Zernike矩的描述方法,并对其不变性进行了分析。针对传统的Zernike矩在仿射不变性方面的不足进行了改进。实验证明改进后的方法在保持了原有放缩、平移、旋转不变性的同时,又具备了良好的仿射不变性,提高了检索和分类的准确度。其次,依据支持向量机针对小样本、结构简单、全局最优解、泛化能力强等特点,我们采用支持向量机分类算法,对骨刻文训练样本集进行自动学习,构造分类器训练模型,然后利用该分类器模型对骨刻文图像库中的测试图像进行分类分析,并通过实验的正确率来验证分类标准。最后,把常用的相似性度量方法进行了对比,分析了其优缺点,根据二值标志图像检索实验的结果,利用改进的Zernike矩特征及加权欧式距离度量方法对骨刻文与彝文进行对比分析,从而对骨刻文与彝文之间的传承关系给出了客观依据。