[发明专利]基于卷积神经网络的以图搜图系统

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的以图搜图系统，该系统基于Deep Learning的卷积神经网络智能算法，构建图片知识库，在此基础上对用户输入的图片在该知识库中进行反向检索，并完善卷积神经网络模型。该系统将图片本身作为输入，提高搜索的效率和可靠性。本系统的创新之处在于其自学习性，采用基于卷积神经网络的智能算法，对知识库中图片的属性进行学习，这意味着它的初始“知识”是0，但会越学越多。因此，随着对图片搜索的次数增加，它输出的属性会变得愈发精确。

主权项

一种基于卷积神经网络的以图搜图系统，其特征在于：包括图片知识库生成子系统2、卷积神经网络3、图片知识库4和图片查询子系统5；图片知识库生成子系统2、图片知识库4、图片查询子系统5分别和卷积神经网络3相连，图片知识库生成子系统2为卷积神经网络3提供初始训练集，卷积神经网络3训练自动处理图片的卷积神经网络模型222，将图片特征和相关索引信息存到图片知识库4，输入查询对象图片时，图片知识库查询子系统5将该图片信息与图片知识库4中存储的图片特征匹配，并将匹配结果反馈到卷积神经网络3，辅助其完成进一步模型校正。