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　　图像哈希算法是一种将图像数据转换为紧凑的哈希编码的技术,哈希编码通常指的是一种固定长度的二进制序列, 旨在通过对原始图像进行编码,使得即使原始图像发生微小变化。图像哈希在多种应用中非常有用,尤其是在需要快速而有效地比较图像的场合,例如图像检索、版权监控、图像重复检测、以及用于辅助图像分类和组织的内容寻址存储系统。然而,随着图像数据量的激增,如何有效地帮助用户获取所需的图像成为计算机视觉领域的一个研究热点。此外,传统哈希方法依赖于手工设计的特征提取器,这需要专业知识和对数据集特性的深入理解。这些手工特征可能不具有足够的表示能力来捕捉复杂的图像特征,特别是在面对多样性和复杂性很高的图像数据时,并且手工设计的特征和哈希函数可能在特定数据集上表现良好,但其泛化能力有限,应用于新的和未见过的数据时,性能可能会显著下降。因此,根据深度学习在图像哈希算法中的应用开展研究,主要工作如下,

　　,Recurrent Neural Network(RNN)在处理远距离相互依赖特征时存在的遗忘问题,引入了自注意力机制,并将其应用到RNN中,使其更容易地捕捉图像中的长距离依赖特征。

　　(2)提出一种双通道的特征提取网络,称为全局特征融合网络,Depth Image Hash Algorithm Based on Fusion of Local and Global Features(LGDH) ,具体来说通过VGG网络和CeiT网络提取的特征通过局部与全局特征深度正交融合,解决现有深度哈希方法缺乏语义相关性的问题。为了使得哈希函数的学习过程能充分利用到先前哈希函数学习到的内容,作者构建了一个长短期记忆网络,Long Short-Term Memory(LSTM)的解码器,其能够建模并构建了一个鲁棒性的公共二进制码空间。

　　最后,通过详细实验,作者所提出的方法在CIFAR 10、NUS-WIDE和MIRFlickr三个公共数据集中与多个前沿算法比较均取得良好的水平,可以证明提出的方法的有效性。