基于深度学习的图像分类检索系统

简介：
本研究构建了一个高效的图像分类与检索系统，运用深度学习技术自动识别和归类图片内容，实现快速准确的图像搜索功能。 图像分类是指根据图像的信息将不同类别的图片区分开来，是计算机视觉中的一个重要基本问题，并且也是诸如图像检测、分割、物体跟踪以及行为分析等其他高级视觉任务的基础。深度学习作为机器学习研究的一个新领域，其目的是建立和模拟人脑进行数据分析的神经网络系统，模仿人类大脑的工作机制来解释数据，如图像、声音及文本信息。该系统基于Caffe深度学习框架，首先对数据集进行训练以构建深度学习模型并提取图片特征信息，得到相应的分类模型；然后利用bvlc-imagenet预训练的数据集作为基础，应用于目标图像的扩展应用中，实现“以图搜图”的Web应用程序功能。