本发明提供了一种基于卷积神经网络和显著性检测的图像检索方法及系统，其方法包括：建立图像数据库，批量进行图像预处理；利用图像数据库训练基于VGG19图像卷积神经网络模型；采集待检测图像，并对其进行预处理，提取图像显著性区域，用卷积神经网络模型对图像数据库中的显著性图像特征向量提取，在将其进行卷积神经网络特征提取，放入图像特征数据库；对待检索的图像进行显著性提取特征，再进行卷积神经网络特征提取，将得到的特征向量与图像特征数据库中的每一个特征向量进行欧式距离计算相似度，按顺序将对应前n个图像反馈给用户。本发明的有益效果是：避免了图像旋转、平移等因素对检索结果造成的影响，适应能力强；提高了检索精度。 |
