一种基于卷积神经网络的花卉图像检索方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的花卉图像检索方法，包括：构建带有类别信息的花卉图像数据集，并使用随机图像变换方法处理花卉图像以增强花卉图像数据集；构建基于VGG16的花卉分类深度卷积神经网络模型VGG‑F，其中，FC1、FC2和分类层的节点数分别为1024、256和花卉类别总数；通过模型VGG‑F的FC2分别提取待查询图像和花卉图像数据集中每一个花卉图像的特征向量，并进行相似性比较，得到最相似的2N个花卉图像；分别计算待查询图像和得到的2N个花卉图像中每一个花卉图像的HSV颜色分布特征向量，并进行比较，得到最相似的N个花卉图像。本发明基于卷积神经网络，有效提高了花卉检索的准确率。