近年来,大量的视觉数据通过互联网不断产生,尤其是社交媒体平台和其.他存储库的流行,使人们对视觉内容的兴趣迅速增长,也为基于内容的图像检索CBIR（Content Based Image Retrieval）带来了新挑战。CBIR实现了在各种图像数据库中进行相似内容搜索,在工业界有着广泛的应用场景,如搜索引擎（Google、百度）的以图搜图功能,电商网站（淘宝、Amazon、eBay）的相似商品搜索,社交平台的相似内容推荐等。作为一个相对成熟的研究领域,CBIR应用于大规模图像实时检索时,在效率和准确性方面仍具有众多可持续改进之处。近期,将人工智能Al技术与CBIR技术相结合,显著地改进了基于内容的图像搜索的性能,这使得基于多功能数据集,采用深度学习的智能高效图像检索研究成为近期的一个研究热点。AI与CBIR技术的融合,如何应用深度特征嵌入和图像索引限制是面临的重要挑战。首先,现有的研究方法在算法融合的复杂性、集成建模、性能和资源处理等方面存在局限性。其次,使用卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）的综合图像检索脚本,并没有明显改善精度和召回率。最后,图像的可解释性并没有利用区分相似图像组的微小变化而获得增强。因此,为解决这些问题,本文提出了一系列新颖的融合方法,针对大规模数据集下的复杂图像检索问题,采用多层深度学习卷积神经网络嵌入这项重要技术,通过结合原始的局部和全局特征改进了图像检索的过程。此外,本文还给出了特定领域搜索和检索的时间复杂度,并通过基准实验证明了所提方法均改善了检索的精度和效率,优于同一领域现有的研究工作。本文的核心贡献包括以下几点:1.提出了一种基于CNN的对称性、缩放和空间集成的图像提取方法,以一种新颖的方式检测显著对象、空间颜色和纹理特征,用于准确地表示图像内容,并将它们与ResNet架构提取的特征相结合。首先,该模型应用对称采样、平滑和面向缩放的签名来识别深度图像特征。其次,过滤、缩减、基于加速分段测试（FAST）分数的抑制和特征缩放的特征被用于调整具有挑战性的数据集的特征;进一步,采用对称采样、特征子采样以及最终通过应用主成分分析（PCA）可在低计算负载的情况下进行快速的特征提取和用户响应。出色的实验结果证明了所提模型与当前相关研究相比具有优势。2.提出了一种基于深度学习的各向同性、相互绑定和映射的大规模图像检索方法,将VGG-19、ResNet-50和GoogLeNet模型与显著性锚点收集和检测框架相结合,以提高大型数据集的图像检索效率和准确性。该创新的深度学习解决方案在框架封装、特征绑定、与分层的原始特征融合、深度特征定向以及CNN对显示的局部和全局签名的类型化效果方面取得了突破。该方法首次将特征值和插值绑定与CNN一起使用,以提高准确性和改进性能;使用了拉普拉斯定理和归一化映射评估行列式来创建对应关系;使用了不同的缩放级别来获取背景和前景对象的信息。实验结果表明,所提出的方法在所选数据集的大多数语义组中均获得了超过88%的最高精度结果,优于现有方法。3.提出了一种用于复杂内容检索的深度融合CNN框架,将四种巨型架构（DenseNet、VGG-19、ResNet-50 和 GoogLeNet）与创新算法相融合,使用可扩展的、参数化的、融合的和架构密集型的方法,用于识别、检测和智能分类深层、原始、杂乱和重叠的特征。该框架应用不同缩放技术在多个抽象级别上得到深度图像过滤,同时处理由高斯推导和定长递归形成的后续积分,通过在最小化边缘处与熵一起累积,将这些边缘分类为阈值化矢量,这是与本文所提出的第二个模型的主要区别。在RGB颜色通道上执行图像通道以收集系数,并在这些颜色通道上应用L2范数,结合生成的签名来简洁地表达大量的特征向量。基于DenseNet、GoogLeNet、VGG-19和ResNet-50的特征向量与提取的深度特征相融合,被用于查找复杂图像、纹理图像、杂乱图像、颜色主导图像、形状主导图像、边缘主导图像、重背景图像、简单图像、形状主导图像和空间图像。该模型同时适用于小型和大型图像数据集。所提方法在具有挑战性的1 1个基准上进行了测试,并获得了出色的结果。