哈希图像检索学习笔记

哈希图像检索是一种用于在大规模图像数据库中快速搜索相似图像的方法。在哈希图像检索中，图像被转换为哈希码，然后通过比较哈希码的相似性来确定图像之间的相似度。有几种常用的哈希算法可以用于图像检索，如SIFT、SURF、ORB等特征提取算法\[1\]。此外，还有一些基于哈希的图像检索方法，如VLAD、BOF等，可以用于处理海量数据的图像检索\[1\]。

在哈希图像检索中，可以使用不同的方法来计算图像之间的相似度。一种常用的方法是通过比较图像的颜色、纹理和局部特征来计算相似度\[2\]。另外，还可以使用KD-Tree、局部敏感哈希(LSH)和原子哈希函数等方法来在高维空间中进行图像检索\[2\]。

此外，还有一种基于监督学习和核的Hash算法，称为KSH算法。KSH算法利用核主要是为了解决线性不可分问题，通过监督学习来学习到更有区分度的哈希值，从而降低特征维数\[3\]。

总之，哈希图像检索是一种用于在大规模图像数据库中快速搜索相似图像的方法，它可以通过提取图像特征和计算相似度来实现。不同的哈希算法和方法可以用于不同的图像检索任务。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [图像检索传统算法学习笔记](https://blog.csdn.net/qq_39858278/article/details/83895342)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [8月23日计算机视觉理论学习笔记——图像检索](https://blog.csdn.net/Ashen_0nee/article/details/126467437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]