基于卷积神经网络做特征提取，利用Spark做图片检索的相似度计算，从后台数以百万的图片数据中搜索最相似的图片，并且显示最相似的前20张图片和对应的相似度。后台采用Python编写，使用了Django ，体验链接（搜索需要消耗一点时间，请稍微等待运行结果）

1.首页，主要包含了图片输入框和检索按钮以及Logo图片

2.点击输入框，从本地选择要检索的图片，点击“搜索相似图片”开始上传选中的图片到服务器，后台开始做特征提取并搜索相似图片

3.检索的结果，左侧的视图为搜索结果，右侧的是所检索的图片，系统默认显示相似度最高的前20张图片，并依次排序，如果相似度高于0.8则说明两张图片较为相似，如果所显示的结果都与所搜索的图片差异过大，可能是后台的图片库中确实没有相似的图片

注：1、Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。

2、卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。