基于深度学习的SIFT图像检索算法

深度学习作为一个新的机器学习方向，被应用到计算机视觉领域上成效显著.为了解决分布式的尺度不变特征转换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）算法效率低和图像特征提取粗糙问题，提出一种基于深度学习的SIFT图像检索算法.算法思想：在Spark平台上，利用深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）模型进行SIFT特征抽取，再利用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）对图像库进行无监督聚类，然后再利用自适应的图像特征度量来对检索结果进行重排序，以改善用户体验.在Corel图像集上的实验结果显示，与传统SIFT算法相比，基于深度学习的SIFT图像检索算法的查准率和查全率大约提升了30个百分点，检索效率得到了提高，检索结果图像排序也得到了优化.