文字是人类用来交流的符号系统,是集人类高智慧的结晶,在知识传承,信息传递等广泛的活动中具有不可替代的地位。而随着互联网文档、图像、语音数据的爆炸性增长,一个重要的问题随之浮现出来。如何从大规模的网络图片中搜索出包含特定关键词的图片,解决好这个问题将对人们的日常的生活、工作以及对于网络环境净化都具有很强的现实意义。除此之外,由于图像中的文字信息可以作为图像内容理解的一个重要线索,以词搜图检索平台还可以作为基于语义内容的图像检索的一个辅助环节。因此以词搜图检索平台的设计与实现具备较高的现实意义以及使用价值。本论文的主要研究内容如下:首先我们收集了网络图片的测评数据集,该网络图片主要包括自然场景、电子扫描以及数码合成图片。由于其多样的来源渠道,该数据集在文字颜色、字体、密集度等方面,相比于自然场景有更多的变化性。本文提出的以词搜图检索平台除在公开的自然场景数据集上进行相关实验之外,还将在该数据集上进一步验证平台性能。接着,借鉴了领域内其他的工作,论文首先实现了一个基于文字检测以及文字识别的以词搜图检索平台,该平台将近年来已经取得较大进展的文字检测以及文字识别算法结合在一起,在公开的数据集以及本文搜集的数据集都取得了不错的效果。考虑到算法在大规模数据库的可扩展性以及检索灵活性,论文提出了一种基于文字检测以及纹理特征提取的图像检索平台。考虑到文字识别过程的时间消耗,当面对大规模数据集的时候,网络前期将要消耗大量的时间来进行数据库准备。该平台将纹理特征提取网络来替代原本的文字识别过程,大大缩减了数据库的前期准备时间以及提升了检索的灵活性之外,而且还保持着较高的检索平均精确度以及平均处理速度。该平台相比于基于文字检测与文字识别算法的检索平台将具备更高的实用价值。论文解决了当前基于文字检测以及文字识别的以词搜图平台的几点不足,如巨额的数据库前期准备时间消耗、僵硬的检索方式等问题。因此文本最终提出的基于文字检测以及纹理特征提取的以词搜图平台,相比于现有的基于文字检测以及文字识别的检索平台更加有效。