1. 本选题研究的目的及意义
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，如何从海量图像库中快速、准确地检索出目标图像成为迫切需要解决的问题。
传统的图像检索方法通常依赖于人工提取图像特征，效率低下且难以应对数据规模的增长。
近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了突破性进展，为海量图像检索提供了新的思路。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度哈希算法在图像检索领域受到广泛关注，国内外学者在算法设计、系统实现、应用拓展等方面取得了丰硕的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在深度哈希算法方面开展了大量研究工作，并在多个方面取得了进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容：
1.深入研究深度哈希算法的基本原理，分析不同深度哈希算法的特点和适用场景，比较其在检索精度、效率、鲁棒性等方面的性能差异。
2.针对现有深度哈希算法存在的不足，研究改进策略，设计性能更优的深度哈希算法，例如：-提出一种新的哈希函数学习方法，提高哈希码的区分性和紧凑性。
-优化深度神经网络结构，提高特征提取能力和检索效率。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:收集并研读国内外关于深度哈希算法、图像检索技术等方面的相关文献，了解该领域的最新研究进展、主要挑战和未来发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计与实现阶段:深入分析现有深度哈希算法的优缺点，针对其不足之处，研究改进策略，设计性能更优的深度哈希算法。
具体包括：-研究新的哈希函数学习方法，提高哈希码的区分性和紧凑性，例如，引入多任务学习策略、设计基于图卷积网络的哈希函数等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种新的深度哈希算法，该算法能够学习更具区分性和紧凑性的哈希码，从而提高图像检索的精度和效率。
2.针对现有深度哈希算法存在的不足，例如对噪声敏感、对大规模数据集训练效率较低等问题，提出相应的改进策略，例如，引入对抗学习机制提高模型鲁棒性，采用分布式训练策略加速模型训练过程等。
3.构建基于深度哈希的海量图像检索系统，并在公开数据集上进行实验评估，验证算法和系统的有效性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.徐华,王延江,叶阳东.深度哈希图像检索方法综述[J].计算机辅助设计与图形学学报,2021,33(01):1-16.
2.刘颖,张凯,刘家瑛,王超,梁文龙.深度哈希图像检索研究综述[J].软件学报,2020,31(03):639-661.
3.张良,陈晓,徐静平,张优敏.深度哈希方法综述[J].计算机应用,2019,39(S2):1-8 35.
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