【摘 要】
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随着计算机技术的发展，计算机视觉中图像信息分析方法对计算机视觉的研究尤为重要。图像数据集能极大地推动深度学习和计算机视觉的发展。基于此，采用CNN来进行图像特征的提取，将图像输入网络，通过全连接层的输出将特征映射到一维数组。利用汉明距离来循环计算图像的相似度，把图像按照相似度排序并返回给前端。该方法获得较高的查全率，系统查询获得较高的图像检索质量。
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随着计算机技术的发展，计算机视觉中图像信息分析方法对计算机视觉的研究尤为重要。图像数据集能极大地推动深度学习和计算机视觉的发展。基于此，采用CNN来进行图像特征的提取，将图像输入网络，通过全连接层的输出将特征映射到一维数组。利用汉明距离来循环计算图像的相似度，把图像按照相似度排序并返回给前端。该方法获得较高的查全率，系统查询获得较高的图像检索质量。
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