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基于图像哈希的大规模图像检索方法研究的中期报告
一、项目背景和研究意义
随着互联网和数字图像技术的快速发展，图像数据不断增加，图像检索的需求也日益增加。传统的基于文本的图像检索方法存在许多的缺陷，比如文本描述存在主观性，难以描述图像的语义特征。为了解决这些问题，基于图像内容的检索方法逐渐成为了研究热点。
其中，基于图像哈希的大规模图像检索方法被广泛研究并得到了应用。图像哈希算法通过将图像映射到一个低维度的二进制特征空间中，实现了图像的快速检索。尤其是在海量数据下，基于哈希算法的图像检索方法具有明显的计算优势。
二、研究内容和进展情况
1.图像特征提取方法
在本研究中，我们采用深度学习方法，通过使用卷积神经网络提取图像的高层次特征，同时保留图像的语义信息。我们选择使用GoogleNet和ResNet两种经典卷积神经网络进行实验比对。
2.图像哈希算法
我们分别对比了Hamming距离和余弦相似度两种距离计算方式，综合考虑时间复杂度和检索效果，选择余弦相似度作为哈希算法的相似度计算方法。同时，通过改进同向反转局部敏感哈希算法，提高了哈希算法的检索精度。
3.实验结果和分析
我们在自建图像数据库以及公开数据集上进行了实验，使用指标为精度、召回率和F1值进行了评估。实验结果表明，使用深度学习方法提取图像特征和余弦相似度作为相似度计算方法，可以有效提高图像哈希算法的检索精度。
三、下一步研究计划
未来，我们将继续优化图像特征提取方法，并尝试使用多种哈希算法进行比对、选择优化。另外，我们计划使用分布式计算技术提高检索效率，并探索图像内容推荐等新的应用场景。