随着互联网的高速发展,图像数据频繁地出现在人们的生活中,并且在数量上发生了大规模的增长。图像语义分析研究一直是计算机视觉领域的研究热点,能够帮助人们有效地组织和管理图像数据。许多研究者提出了各种图像底层特征的学习方法,但是图像底层视觉特征和高层语义之间的“语义鸿沟”问题仍有待进一步解决。深度学习是近年来计算机视觉领域的新兴研究热点,通过探索先进的深度神经网络学习图像特征的优化表达,并成功应用于图像数据的检索。因此,本文提出了一种基于深度神经网络结构优化的图像检索算法,该算法采用深度神经网络中的卷积神经网络模型。本文方法主要分为三个步骤:首先,对图像数据集进行预处理,使其尺寸大小一样,有利于卷积神经网络模型的输入。其次,在训练卷积神经网络模型的过程中,对其网络结构进行优化,提高卷积神经网络的收敛速度,减少卷积神经网络模型的参数,同时利用训练好的卷积神经模型对图像数据集进行图像特征的提取。最后,使用提取的特征结合相应的相似性度量算法,得到最终的检索结果。在本文实验结果对比和分析中,验证了基于深度神经网络结构优化的算法的优越性和有效性。同时和传统的图像特征提取方法、相似性度量算法进行检索结果对比,采用查准率,查全率作为评价指标,实验结果显示本文算法具有较高的准确性。