基于多尺度多模态特征的层级结构的图像相似度匹配方法

本发明公开了一种基于多尺度多模态特征的层级结构的图像相似度匹配方法，包括：1获取图像样本的原始多模态特征；2对多模态特征进行多尺度变化，融合成综合特征；3对样本进行层级聚类，获取样本的层级结构，确定每一层的神经元数目和链接方式；4依据综合特征和层级结构构建相似度方程；5构建目标方程，通过全局优化的方法对模型进行训练，对各个关系神经元进行迭代更新，得到最佳训练模型；6利用训练好的模型对输入样本进行图像相似度匹配，得到相似度最高的图像对作为最相似的图像对。本发明能更好的学习图像综合特征，从而提高图像相似度学习的效果，使得图像匹配结果具有更好的可解释性。