图像检索哈希算法的发展史
时间: 2024-04-23 13:11:49 浏览: 21
哈希算法在图像检索中的应用是一个相对较新的领域,以下是哈希算法在图像检索中的发展史:
1. 2008年,Wang等人提出了基于局部不变特征和哈希的图像检索方法,该方法使用SIFT算法提取图像的局部特征,并使用哈希算法将这些特征编码为二进制向量。
2. 2010年,Lin等人提出了一种基于哈希的图像检索方法,该方法使用随机投影将图像表示为二进制码,并使用汉明距离度量相似性。
3. 2011年,Zhang等人提出了一种基于哈希和降维的图像检索方法,该方法使用PCA算法将图像降维,并使用哈希算法将降维后的特征编码为二进制码。
4. 2014年,Jia等人提出了一种基于深度学习和哈希的图像检索方法,该方法使用深度卷积神经网络提取图像特征,并使用哈希算法将这些特征编码为二进制码。
5. 2016年,Liu等人提出了一种基于深度学习和哈希的图像检索方法,该方法使用卷积神经网络提取图像特征,并使用哈希算法将这些特征编码为二进制码。
6. 2018年,Wu等人提出了一种基于深度学习和哈希的图像检索方法,该方法使用生成对抗网络生成图像特征,并使用哈希算法将这些特征编码为二进制码。
总之,随着深度学习技术的发展,哈希算法在图像检索中的应用也变得越来越广泛,并且不断有新的改进和创新。
相关问题
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。