近年来,随着手机等智能终端的普及,以及社交网络和购物网站的兴起,图像、视频等多媒体数据在互联网上呈现爆炸式的增长。如何从纷繁复杂的图像数据中快速准确检索到用户所需的相关信息,一直是计算机视觉和图像检索领域的研究热点和难点。基于内容的图像检索方法通常包含特征提取和相似性度量两方面的关键技术。传统的图像检索方法大多采用的人工提取的特征,由于低层图像内容特征与高层语义之间存在的“语义鸿沟”问题,使得目前的图像检索效率仍有待进一步提高。本文将深度学习的方法应用到图像检索中,提出了一种基于深度卷积神经网络的图像检索算法。首先对图像数据进行预处理;然后用卷积神经网络对图像数据集进行训练,当网络趋于收敛时保存训练的网络模型,利用训练模型来提取深度图像特征并可视化图像特征;最后结合距离度量算法得到图像检索结果。在实验结果分析中,详细对比了卷积神经网络训练过程中迭代次数与损失及准确率之间的关系。同时利用平均准确率等评价指标来分析图像检索的结果,通过实验验证了基于卷积神经网络的图像检索方法的有效性和优越性。从多个方面与传统方法进行对比,实验结果表明本文算法有较好的检索性能,对于不同的图像数据有着较强的普适性。