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针对传统的基于目标区域的图像检索算法中存在的"语义鸿沟"问题,以及基于全局特征的图像检索算法不能很好地处理多目标检索问题,提出了一种基于多目标区域的图像检索模型,并实现了一款高效的检索算法。首先借助于目标检测算法定位出图像中的目标,然后使用卷积神经网络(CNN)提取各个目标的特征,最后采用新提出的多目标区域相似度测量方法计算其与数据库图像的相似度并返回检索结果。实验表明,所提算法与现有的其他检索算法相比,在多目标图像检索任务上性能更佳。