在图像检索领域，SIFT算法和卷积神经网络算法一直是研究热点。本文对这两种算法的应用进行了深入分析和比较，并提出了一种新的思路，结合SIFT算法和卷积神经网络算法的优势，实现更精准的图像检索。具体而言，我们将SIFT算法用于特征提取和匹配，卷积神经网络算法用于图像识别和分类。实验结果表明，这种新思路在准确率和效率上都有很大提升。未来，我们可以进一步探索更为先进的图像检索算法，为图像处理技术的发展做出贡献。