基于哈希的图像检索方法开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

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趋势。

如何从海量图像库中快速、准确地检索到目标图像成为了迫切需要解决的问题。

传统的图像检索方法，如基于文本的检索和基于内容的检索，在面对海量数据时都存在着检索效率低、准确率不高的问题。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在基于哈希的图像检索领域展开了大量的研究工作，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在基于哈希的图像检索方面做了很多有价值的工作。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对现有基于哈希的图像检索方法中存在的挑战，重点研究以下内容：
1.研究高效的图像特征提取方法:探索和比较不同特征提取方法对图像哈希性能的影响，例如sift、hog、cnn等，并研究如何将深度学习技术应用于图像特征提取，以获得更具判别性的图像特征。

2.设计和优化哈希函数:研究如何构建高效的哈希函数，将图像特征映射到二进制哈希码，并探讨如何优化哈希函数以最小化量化误差和提升检索精度。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步推进研究工作：
1.文献调研:深入调研国内外基于哈希的图像检索方法的最新研究成果，了解该领域的最新进展和发展趋势，为本研究提供理论基础。

2.算法设计与理论分析:针对现有哈希方法存在的问题，设计新的哈希算法，并从理论上分析算法的性能和复杂度。

3.实验平台搭建:搭建基于深度学习的图像哈希实验平台，包括数据预处理、模型训练、性能评估等模块，并选择合适的深度学习框架(如tensorflow、pytorch)和图像数据库(如imagenet、cifar-10)。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于以下几个方面：
1.提出一种高效的基于深度学习的图像哈希算法:该算法能够提取更具判别性的图像特征，并将其映射到紧凑的二进制哈希码，从而提高图像检索的效率和准确率。

2.探索新的哈希函数优化策略:通过引入新的损失函数或正则化项，优化哈希函数的学习过程，进一步提升哈希码的质量。

3.构建基于哈希的图像检索系统:将所提出的哈希算法应用于实际的图像检索系统中，并对其性能进行评估，验证其在实际应用中的有效性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]徐华,王延江,孟祥旭,等.深度哈希图像检索研究进展[j].计算机科学,2022,49(04):1-14.

[2]刘颖,沈静,张立和.深度跨模态哈希检索研究综述[j].计算机工程与应用,2021,57(15):17-29.

[3]王鹏,李波,杨辉,等.深度哈希图像检索方法综述[j].计算机工程与应用,2021,57(01):13-24.