为了使民族纹样非物质文化遗产数字化环节中对作品解读转化的隐性知识发挥充分的作用,同时解决在大数据背景下快速的找到目标纹样图案的问题,本研究提出一种基于内容的民族纹样图像识别与检索方法,主要通过建立语义标注模型、实现底层特征向高层语义的映射并建立蜡染纹样图案数据集、改进深度卷积网络模型构成多任务学习以实现蜡染纹样的检索、蜡染纹样图案检索系统设计这四个方面进行研究:1.蜡染纹样图案是蕴含丰富语义与历史内涵的特殊图案。对蜡染纹样图案的语义特点进行粒度分析和研究,建立合理的语义标签标注模型,兼顾专业性和协作性,为蜡染纹样图案的语义标注提供有效依据。2.为克服在大量数据下人工标注带来的语义标注构成层次不清,结构性差、信息冗余等问题,在字典学习的基础上,加入不相关项,通过自动标注的方式,代替人工标注,减轻工作量,提高标注的质量。并在这一研究的基础上,将收集的蜡染纹样图案经过处理,建立蜡染纹样图案数据集Batik Dataset,为后续的研究做准备。3.针对蜡染纹样具有多维信息的特征,提出一种基于多任务学习的蜡染纹样检索方法,该方法采用BERT预训练模型析出文本特征,以Res Net50为基础,通过网络结构的改进对图片特征进行提取,并定义两个损失函数实现多个预测任务的图案检索。在Batik Dataset上验证了该方法的有效性。4.根据以上提出的蜡染纹样图案检索方法,设计了蜡染纹样图案检索系统,不仅实现了对蜡染纹样的快速检索,同时为用户提供蜡染知识集成服务。通过上述工作,最终形成一种基于内容的民族纹样图案识别与检索方法的研究思路和方法体系。