基于深度学习的通用本地图像检索系统设计

随着大量数字图像数据的产生，高效准确的图像检索技术变得尤为重要。本文提出了一种结合深度学习和磁盘向量检索技术的通用本地图像检索系统，采用了深度神经网络模型作为特征提取的主要工具，通过深层网络结构捕获图像的高层语义信息，实现对图像内容的精细描述，旨在提升检索的准确性和效率，图像数据库的容量。由具体的实例数据验证说明了系统可用性，证明了其在实际应用中的广泛适用性，文中研究可对图像检索系统的进一步发展起到积极的参考作用。

随着互联网多媒体的持续发展，网络传播的各类数字媒体数量呈现指数爆炸式增长，具有广泛的传播范围和快速的传播速度特点。在这其中，图像作为最基本的数字媒体形式之一，已在社会生活和工作领域得到广泛应用。然而，传统的关键字检索已无法满足当前丰富的信息形式需求，因此，各大门户网站纷纷针对自身业务推出相应的图像检索系统。得益于深度学习技术的进步，基于内容的图像检索方法已不再局限于人为划分，而是依赖深度学习模型对图像进行高层次特征提取，从而更准确地实现图像相似度检索，提高检索准确率。本文将介绍几种基于内容的图像检索方法，针对本地需求，应用最新的基于磁盘的向量检索技术，可以本地实现大规模图像向量检索数据库，并设计了一个图像检索系统模型， 同时详细阐述了实现该模型的实现方法。

2. 基于内容的图像检索方法 基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval, CBIR)，属于图像分析的一个研究领域，主要是对图像进行内容语义的分析和特征的提取，并基于这些特征在图像数据库中搜索并查找进行相似匹配的信息检索技术。根据不同的视觉表示方法，可以将基于内容的图像检索方法分为两类：基于SIFT 特征和基于深度学习的[1]。

2.1. 基于SIFT 的图像检索方法 受环境干扰较大的影响，对于相同物体的图像检索，我们通常会选择具有较强抗干扰性的不变性局部特征。尺度不变特征转换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)是一种计算机视觉算法，用于检测和描述图像中的局部特征。该算法在不同的尺度空间寻找关键点，并计算关键点的方向。这些关键点具有显著性，不受光照、仿射变换和噪声等因素的影响，并能提取其位置、尺度和旋转不变性。

基于SIFT 等局部特征，可以通过不同的编码方式构建图像的全局描述，代表性的方法有词袋模型(Bag of Words, BoW) [2]、局部特征聚合描述符(Vector of Locally Aggregated Descriptors, VLAD) [3]和Fisher 向量(Fisher Vector, FV) [4]。这类基于SIFT 的图像检索方法结合了SIFT 不变性特性，并采用了从局部到全局的特征表达方式。在实际应用中，还可以使用SIFT GPU 加速SIFT 特征提取，从而获得较好的检索效果。然而，这类方法通常具有较高的特征维度。

SIFT 能够生成大量特征， 为物体识别提供了丰富的图片特征信息。

这些特征密集地覆盖了整个图像的尺度和位置。

例如， 对于一个500 × 500 像素的图片， 大约可以产生约2000 个稳定的特征。

最终， 这些特征通过近似最近邻搜索(Approximate Nearest Neighbor Search, ANN)方法进行特征匹配与查找。