信息资源的检索,不仅包括检索部分,还包括数据的收集、预处理、结构组织、存储、数据检索的表示以及数据与查询之间相关度的计算等。据此,本文针对人脸图像信息及文本信息资源的信息检索进行了较深入研究。　　 本文在全面分析FRBR模型的理论基础上,重点研究了数据组织和检索融合的关键技术。主要研究工作和所取得的成果包括:　　 1)深入研究了FRBR模型,确定FRBR在资源组织上的可行性。　　 2)着重对图像及文本的内容表达进行分析,实现了特征信息的FRBR组织;基于此,提出了进行数据融合检索的分布集群协作式检索框架,并通过海量数据对该框架进行了验证。　　 3)根据应用实际需求,提出了基于灰度投影与模板匹配的人脸图像识别方法,实现特征信息的FRBR实例化;实验结果表明,该方法对ORL中的正面人脸图像的识别具有很高的识别率。　　 4)建立了一个庞大的词库,提出一种对文本特征进行抽取的分词方法,对提取的特征进行FRBR实例化;该方法对于文本的分词具有很好的适应性,能满足文档关键特征的抽取。　　 5)将基于FRBR进行图像和文本信息组织的理论应用到流动人口服务和管理信息系统,通过此系统,对融合人脸图像和文本信息的信息检索进行有效性验证。验证表明,对图像及文本信息进行FRBR组织能实现信息融合,提供信息检索服务,检索精确度相比而言有很大的提高。