Có nhiều kỹ thuật chỉ số hóa và truy tìm ảnh, bao gồm (1) trên cơ sở thuộc tính có cấu trúc của ảnh, (2) nhận dạng đối tượng trên ảnh, (3) văn bản mô tả ảnh và (4) các đặc trưng ảnh mức thấp như lược đồ cấp xám, bộ mô tả Fourier của ảnh. Với tiệm cận thứ nhất, dựa trên cơ sở thuộc tính ảnh, có thể sử dụng các hệ DBMS truyền thống để chỉ số hóa và truy tìm ảnh. Tiệm cận thứ hai chưa được chín muồi, nó phụ thuộc vào tự động nhận dạng đối tượng. Tiệm cần thứ 3 có thể sử dụng các hệ thống tìm kiếm văn bản để tìm kiếm ảnh. Luận văn này tập trung vào tiệm cận thứ tư.
Màu sắc và kết cấu là những thuộc tính có khái niệm toàn cục trong một ảnh. Trong khi đó, hình dạng không phải là một thuộc tính của ảnh. Nói tới hình dạng không phải là nhắc đến hình dạng của một ảnh. Thay vì vậy, hình dạng có khuynh hướng chỉ đến một khu vực đặc biệt trong ảnh, hay hình dạng chỉ là biên của một đối tượng nào đó trong ảnh. Trong tìm kiếm ảnh theo nội dung, hình dạng là một cấp cao hơn so với màu sắc và kết cấu. Nó đòi hỏi sự phân biệt giữa các vùng để tiến hành xử lý về độ đo của hình dạng.
Tiệm cận trên cơ sở nội dung mức thấp đòi hỏi trích chọn đặc trưng ảnh mức thấp. Các đặc trưng chung được sử dụng là màu, hình dạng đối tượng và
texture. Luận văn này giới hạn nghiên cứu khảo sát một số kỹ thuật tìm kiếm ảnh dựa trên hình dạng đối tượng trên ảnh.
Hình dạng đối tượng chứa trong ảnh là đặc trưng mức thấp quan trọng. Với tìm kiếm trên cơ sở hình dạng, các ảnh phải được phân đoạn thành các đối tượng riêng rẽ nhờ phương pháp nào đó. Mặc dù phân đoạn ảnh là chủ đề quan trọng, nhưng không được tập trung trao đổi ở phần này. Sau khi phân đoạn, nhiệm vụ chủ yếu của truy tìm hình ảnh trên cơ sở hình dạng là biểu diễn hình dạng và đo mức tương đồng giữa các biểu diễn hình dạng. Luận văn này tập trung tìm kiếm đối tượng trên cơ sở bản đồ véc tơ nên không cần quan tâm đến phân đoạn.
Biểu diễn hình dạng và đo mức tương đồng tốt cho mục đích nhận dạng và tìm kiếm thì cần phải có hai đặc tính quan trọng sau:
Mỗi hình dạng cần có đại diện duy nhất, bất biến khi chúng biến đổi như dịch chuyển, xoay và co dãn. Đặc tính này cho phép nhận biết đối tượng với kích thước khác nhau và ở vị trí, hướng khác nhau.
Các hình dạng tương tự cần phải có đại diện tương tự sao cho truy tìm thực hiện được trên cơ sở khoảng cách giữa các đại diện hình dạng.
Tìm kiếm đối tượng trên bản đồ véc tơ tương tự các hệ thống tìm kiếm ảnh thông thường, sử dụng các kỹ thuật đối sánh tốt nhất thay cho đối sánh chính xác. Trong quá trình tìm kiếm, người sử dụng chọn đối tượng làm mẫu “thí dụ” hay phác họa hình dạng mà họ quan tâm. Sau đó nhập đối tượng này vào hệ thống tìm kiếm. Hệ thống tìm kiếm ra các đối tượng có hình dạng tương tự để trình diễn cho người sử dụng theo thứ tự tính tương đồng giảm dần. Do vậy, quan trọng là các đối tượng tương tự phải có số đo tương tự; khoảng cách giữa hai hình dạng tương tự phải nhỏ hơn khoảng cách giữa hai hình dạng không tương tự. Nói cách khác, thước đo tương tự giữa hai đại diện hình dạng phải phù hợp với cảm nhận của con người.
Các hệ thống tìm kiếm ảnh theo nội dung thường khai thác hai nhóm biểu diễn hình dạng sau :
Biểu diễn hình dạng theo đường biên (cotour-based descriptor): Biểu diễn các đường biên bao bên ngoài
Biểu diễn theo vùng (region-based descriptor): Biểu diễn một vùng toàn vẹn
Sau đây là mô tả một vài tiệm cận đến biểu diễn hình dạng và thước đo tính tương tự trong hệ thống tìm kiếm đối tượng trong ảnh có thể áp dụng cho bản đồ véc tơ.