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基于哈希加速的近似最近邻检索算法研究的中期报告
一、研究背景及意义
最近邻搜索问题是许多计算机视觉和机器学习应用中常见的问题之一。在大规模数据集上，传统的最近邻搜索算法效率低下，难以满足实时性和实用性的要求。因此，近似最近邻搜索算法被广泛地应用于大规模数据集上，旨在在时间上和精度上找到一个折衷方案。
哈希加速的近似最近邻搜索算法是一种有效的方案，它可以使用少量的哈希表进行搜索，并提供较高的检索效率和较低的空间消耗。在理论和实践方面，该算法已经取得了一定的研究成果和应用效果，但是在大规模数据集上仍存在一些问题，如哈希函数的设计、哈希值的冲突处理等。
因此，本研究旨在进一步探究基于哈希加速的近似最近邻搜索算法，提高其在大规模数据集上的检索效率和准确性，并解决其中存在的问题。
二、研究内容
1.综述目前基于哈希加速的近似最近邻搜索算法的研究现状，包括常见的哈希加速方法、优缺点和应用场景等。
2.设计并实现一种基于哈希加速的近似最近邻搜索算法，在大规模数据集上进行性能测试，并使用Flickr8k数据集进行实验。在该算法中，采用一些优化方法，如数据映射、哈希函数的选择和哈希表的压缩等，以提高检索效率和准确性。
3.提出一种改进型哈希加速的近似最近邻搜索算法，并进行性能测试。该算法主要采用哈希函数的延展和簇内哈希的方法，以提高检索的准确率和效率。
三、预期成果
1.提出一种优化的基于哈希加速的近似最近邻搜索算法，实现在大规模数据集上的实时检索，并获得更好的检索效率和准确性。
2.提出一种改进型哈希加速的近似最近邻搜索算法，在Flickr8k数据集上进行实验，表现出超越其他算法的检索效率和准确性。
3.发表研究论文1-2篇，参与相关学术会议及论坛的报告。