1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1题目

多特征融合哈希算法在图像检索中的应用研究

1.2目的及意义

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容

（1）特征提取。对图像数据库中的图像逐一进行特征提取，并将其以图像和图像特征一一对应的方式添加到特征库中。

（2）哈希编码。哈希编码可以拆分成为两个子阶段，在对特征进行编码之前需要有哈希函数集，而哈希函数集则通过哈希函数学习阶段而得到，因此这两个子阶段分别为哈希函数学习阶段和正式的哈希编码阶段。在哈希函数学习阶段，将特征库划分成训练集和测试集，在训练库上对构造的哈希函数集进行训练学习。正式的哈希编码阶段时，分别将原来的特征代入到学习得到的哈希函数集中，从而得到相应的哈希编码。

3. 研究计划与安排

经过仔细的分析和研究，现把研究的进度做如下大概的安排：

（1）第1周：了解相关技术和背景知识，查找多特征融合哈希算法应用于图像检索中的相关资料。

（2）第2-3周：学习并掌握matlab开发工具在大规模图像检索方向中的运用。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] zeng x h,yuan z h，wang g y,et al.large-scale image retrieval based on multi-feature and multi-kernel hashing learning[j].sci sin inform,2017，47: 1109-1126

[2]raginsky m,lazebnik s.locality-sensitive binary codes from shift-invariant kernels.in: proceedings of advances in neural information processing systems,vancouver,2009.1509-1517

[3]liu w,wang j,ji r,et al.supervised hashing with kernels.in: proceedings of conference on computer vision and pattern recognition,providence,2012.2074-2081