基于深度学习的计算机视觉中图像检索算法研究

随着计算机技术的发展,计算机视觉中图像信息分析方法对计算机视觉的研究尤为重要。图像数据集能极大地推动深度学习和计算机视觉的发展。基于此,采用CNN来进行图像特征的提取,将图像输入网络,通过全连接层的输出将特征映射到一维数组。利用汉明距离来循环计算图像的相似度,把图像按照相似度排序并返回给前端。该方法获得较高的查全率,系统查询获得较高的图像检索质量。