关键词识别是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要研究方向，特别是在历史文献的数字化处理中。传统的方法主要依赖于光学字符识别（OCR）技术，该技术将文档图像转换为文本形式，然后在此基础上创建索引。然而，OCR系统对于手写体或者历史文献的识别效果往往不够理想，因此，当OCR识别难以实现时，关键词识别技术可以作为一种替代方法。
关键词识别最初是为语音处理领域提出的，后来由Manmatha等人首次引入到文档图像检索（DIR）领域。其目标是通过图像匹配找出与给定查询关键词图像相似的所有词图像。在关键词识别技术中，存在两个主要问题：一是如何表示词图像，二是如何通过图像匹配高效且准确地检索。
传统的关键词识别方法中，基于轮廓的特征被广泛使用。但在视觉词袋（Bag-of-Visual-Words, BoVW）方法中，这些视觉词的空间关系被忽略了。为了解决这一问题，本文提出了基于潜在狄利克雷分配（LDA）的主题模型来获取每个词图像视觉词的语义关系。由于直接使用基于LDA的主题模型通常会影响检索性能，因此本文提出将基于LDA的主题模型与每个词图像的视觉语言模型线性结合。在此之后，使用基本的查询似然模型来实现检索过程。
文档中提到了关键词检索中的两个重要概念：主题模型和视觉语言模型。主题模型是一种用于发现大规模文档集合中隐含主题分布的技术，而视觉语言模型则是一种统计语言模型，用于描述视觉元素的分布。在本文中，这两个概念被结合起来，以期提高关键词识别的准确性。
实验结果表明，所提出的基于LDA的表示方法能够高效且准确地实现对历史蒙古文献集中关键词识别的目标。同时，与传统的BoVW方法相比，提出的方法在性能上有显著提升。在处理大量扫描的历史文档图像时，如何检索这些图像仍是一个具有挑战性的任务。即使能够通过OCR技术将图像转换为文本并创建索引，对于手写体或历史文献的OCR系统目前仍不可靠。因此，当OCR转换困难时，关键词识别技术就可以作为一种替代方案。
总结来说，本文的研究成果为历史文献的数字化研究提供了新的解决方案，提高了基于图像的关键词检索精度，并为相关领域的研究者提供了新的思路和方法。通过这项研究，对历史文献的保护、管理和检索工作将会有实质性的帮助。此外，该研究对自然语言处理和信息检索领域也具有一定的启示作用，特别是在处理包含大量视觉信息的数据集时，如何结合传统文本检索技术与图像特征提取技术，将是一个值得进一步探索的课题。
