摘要
随着互联网和多媒体技术的快速发展，图像数据呈现爆炸式增长，如何高效地检索海量图像数据成为迫切需求。
传统的基于文本的图像检索方法存在语义鸿沟问题，难以满足日益增长的图像检索需求。
基于内容的图像检索技术应运而生，其中，基于哈希的图像检索方法因其检索速度快、存储效率高等优势，成为近年来研究的热点。
本文首先介绍了图像检索和哈希的基本概念，然后梳理了基于哈希的图像检索方法的研究概况，包括数据预处理、特征提取、哈希码生成和检索过程等关键技术，并重点介绍了近年来兴起的基于深度学习的图像哈希方法。
最后，对基于哈希的图像检索方法进行了总结和展望，指出未来研究方向。
关键词：图像检索；哈希；深度学习；特征提取；哈希码
近年来，随着互联网和多媒体技术的飞速发展，人们可以方便地获取和生成海量图像数据。
这些数据蕴含着丰富的视觉信息，如何高效地检索和管理这些海量图像数据成为一个亟待解决的问题。
传统的图像检索方法主要依赖于文本标注，即通过人工标注图像的关键词或描述信息进行检索。
然而，这种基于文本的图像检索方法存在以下缺陷：
1.语义鸿沟：文本标注只能描述图像的部分内容，难以完全表达图像的语义信息，导致检索结果与用户意图存在偏差。
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