图像检索哈希算法的发展史
时间: 2024-04-23 14:10:43 浏览: 13
图像检索哈希算法的发展可以追溯到20世纪70年代的早期。以下是哈希算法的发展史概述:
1. 早期哈希算法:早期哈希算法主要是基于图像的直方图特征,如颜色、纹理、形状等。这些算法在计算速度和精度方面都有所限制,因此适用范围有限。
2. 局部不变性哈希算法:2006年,Torralba等人提出了一种基于局部不变性的哈希算法,称为SIFT哈希算法。该算法使用尺度不变特征变换(SIFT)技术来提取局部特征,并使用哈希函数将这些特征映射到二进制码上。
3. 深度学习哈希算法:2014年,Wang等人提出了一种基于深度学习的哈希算法,称为DeepHash。该算法使用卷积神经网络(CNN)来提取特征,并使用哈希函数将这些特征映射到二进制码上。
4. 对抗性哈希算法:2017年,Xia等人提出了一种对抗性哈希算法,称为AHASH。该算法使用生成对抗网络(GAN)来生成对抗性样本,并使用哈希函数将这些样本映射到二进制码上。
5. 联合学习哈希算法:近年来,越来越多的研究者开始探索联合学习哈希算法。这种算法将多个任务的数据和标签联合起来,通过共享特征来提高哈希算法的精度和泛化能力。
总的来说,随着计算机视觉和深度学习技术的发展,图像检索哈希算法也在不断地演进和改进。未来,我们可以期待更加高效、准确和智能的哈希算法的出现。
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图像检索哈希算法的发展史,标注年限
哈希算法在图像检索中的应用可以追溯到20世纪80年代,但是直到近年来,随着深度学习和神经网络的兴起,哈希算法在图像检索中的应用才逐渐得到了广泛的关注和应用。以下是哈希算法在图像检索中的发展史及标注年限:
1. 传统哈希算法:包括局部敏感哈希(LSH)和哈希编码算法(Hashing)等。这些算法主要用于处理低维数据,如文本和稀疏数据。标注年限:20世纪80年代至21世纪初。
2. 基于深度学习的哈希算法:这些算法利用深度神经网络学习图像的特征表示,并将其转换为二进制码。这些算法包括深度哈希(DHash)、卷积神经网络哈希(CNNHash)和三元组神经网络哈希(TripletNetHash)等。标注年限:2014年至今。
3. 基于生成对抗网络的哈希算法:这些算法利用生成对抗网络(GAN)学习图像的特征表示,并将其转换为二进制码。这些算法包括生成对抗哈希(GANHash)和对抗性哈希(AdvHash)等。标注年限:2017年至今。
4. 基于自监督学习的哈希算法:这些算法利用自监督学习方法学习图像的特征表示,并将其转换为二进制码。这些算法包括自监督哈希(Self-Supervised Hashing)和自监督对抗哈希(Self-Supervised AdvHash)等。标注年限:2018年至今。
图像检索哈希算法的发展史,标注年限
哈希算法在图像检索中的应用可以追溯到1992年,当时美国的一位科学家John S. Baras提出了一种基于哈希的图像检索算法。随后的几十年间,哈希算法得到了广泛的研究和应用,主要分为传统哈希算法和深度学习哈希算法两种。
传统哈希算法主要包括Locality Sensitive Hashing (LSH)、Product Quantization (PQ)、Iterative Quantization (ITQ)、Spectral Hashing (SH)等。这些算法在处理大规模的图像数据时效果较好,但是受限于特征表达能力和泛化能力,对于复杂场景下的图像检索效果并不理想。
深度学习哈希算法则是利用深度学习方法学习图像的特征表示,并将其映射为二进制码。这种算法的优点在于可以自动学习特征,具有更好的表达能力和泛化能力。近年来的研究成果主要包括DeepBit、HashNet、DHN、DSH、DSH+等。
总体来说,哈希算法在图像检索领域的应用已经取得了很大的进展。随着深度学习技术的不断发展,未来哈希算法将会变得更加智能化、高效化。