基于深度哈希算法的海量图像检索技术研究文献综述

随着互联网和多媒体技术的快速发展，图像数据呈爆炸式增长，如何高效地从海量图像库中检索出目标图像成为迫切需求。

传统的基于文本的图像检索方法难以满足海量数据处理需求，而深度哈希算法作为一种新兴的图像检索技术，具有检索速度快、存储空间小等优势，近年来受到广泛关注。

本文首先介绍了海量图像检索和深度哈希算法的相关概念，然后概述了深度哈希算法在图像检索中的研究现状，包括不同深度哈希算法的原理、优缺点以及性能比较。

接着，本文重点阐述了基于深度哈希的海量图像检索系统框架，详细分析了图像特征提取、深度哈希编码和哈希检索等关键模块。

此外，本文还讨论了当前深度哈希算法面临的挑战，并展望了未来的研究方向。

关键词：海量图像检索；深度哈希；特征提取；哈希编码；哈希检索

近年来，随着互联网和多媒体技术的飞速发展，图像数据呈现爆炸式增长趋势，如何从海量图像数据中快速、准确地检索出目标图像成为迫切需要解决的问题。

传统的图像检索方法主要依赖于文本标注，存在标注成本高、主观性强等缺陷，难以满足海量图像检索的需求。

为了克服传统方法的局限性，近年来兴起了基于内容的图像检索技术(Content-BasedImageRetrieval,CBIR)，该技术通过提取图像自身的视觉特征(如颜色、纹理、形状等)来进行检索。

然而，随着图像数据量的不断增加，基于内容的图像检索技术也面临着计算复杂度高、检索效率低等挑战。