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深度学习作为一个新的机器学习方向,被应用到计算机视觉领域上成效显著.为了解决分布式的尺度不变特征转换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)算法效率低和图像特征提取粗糙问题,提出一种基于深度学习的SIFT图像检索算法.算法思想:在Spark平台上,利用深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型进行SIFT特征抽取,再利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)对图像库进行无监督聚类,然