在Web2.0时代，尤其是随着Flickr、Facebook等社交网站的流行，图像、视频、音频、文本等异构数据每天都在以惊人的速度增长。例如， Facebook注册用户超过10亿，每月上传超过10亿的图片；Flickr图片社交网站2015年用户上传图片数目达7.28亿，平均每天用户上传约200万的图片；中国最大的电子商务系统淘宝网的后端系统上保存着286亿多张图片。针对这些包含丰富视觉信息的海量图片，如何在这些浩瀚的图像库中方便、快速、准确地查询并检索到用户所需的或感兴趣的图像，成为多媒体信息检索领域研究的热点。基于内容的图像检索方法充分发挥了计算机长于处理重复任务的优势，将人们从需要耗费大量人力、物力和财力的人工标注中解放出来。经过十来来的发展，基于内容的图像检索技术已广泛应用于搜索引擎、电子商务、医学、纺织业、皮革业等生活的方方面面。

图像检索按描述图像内容方式的不同可以分为两类，一类是基于文本的图像检索(TBIR, Text Based Image Retrieval)，另一类是基于内容的图像检索(CBIR, Content Based Image Retrieval)。

基于文本的图像检索方法始于上世纪70年代，它利用文本标注的方式对图像中的内容进行描述，从而为每幅图像形成描述这幅图像内容的关键词，比如图像中的物体、场景等，这种方式可以是人工标注方式，也可以通过图像识别技术进行半自动标注。在进行检索时，用户可以根据自己的兴趣提供查询关键字，检索系统根据用户提供的查询关键字找出那些标注有该查询关键字对应的图片，最后将查询的结果返回给用户。这种基于文本描述的图像检索方式由于易于实现，且在标注时有人工介入，所以其查准率也相对较高。在今天的一些中小规模图像搜索Web应用上仍有使用，但是这种基于文本描述的方式所带来的缺陷也是非常明显的：首先这种基于文本描述的方式需要人工介入标注过程，使得它只适用于小规模的图像数据，在大规模图像数据上要完成这一过程需要耗费大量的人力与财力，而且随时不断外来的图像在入库时离不开人工的干预；其次，”一图胜千言”，对于需要精确的查询，用户有时很难用简短的关键字来描述出自己真正想要获取的图像；再次，人工标注过程不可避免的会受到标注者的认知水平、言语使用以及主观判断等的影响，因此会造成文字描述图片的差异。

随着图像数据快速增长，针对基于文本的图像检索方法日益凸现的问题，在1992年美国国家科学基金会就图像数据库管理系统新发展方向达成一致共识，即表示索引图像信息的最有效方式应该是基于图像内容自身的。自此，基于内容的图像检索技术便逐步建立起来，并在近十多年里得到了迅速的发展。典型的基于内容的图像检索基本框架如上图1.1所示，它利用计算机对图像进行分析，建立图像特征矢量描述并存入图像特征库，当用户输入一张查询图像时，用相同的特征提取方法提取查询图像的特征得到查询向量，然后在某种相似性度量准则下计算查询向量到特征库中各个特征的相似性大小，最后按相似性大小进行排序并顺序输出对应的图片。基于内容的图像检索技术将图像内容的表达和相似性度量交给计算机进行自动的处理，克服了采用文本进行图像检索所面临的缺陷，并且充分发挥了计算机长于计算的优势，大大提高了检索的效率，从而为海量图像库的检索开启了新的大门。不过，其缺点也是存在的，主要表现为特征描述与高层语义之间存在着难以填补的语义鸿沟，并且这种语义鸿沟是不可消除的。

基于内容的图像检索技术在电子商务、皮革布料、版权保护、医疗诊断、公共安全、街景地图等工业领域具有广阔的应用前景。在电子商务方面，谷歌的Goggles、 阿里巴巴的拍立淘等闪拍购物应用允许用户抓拍上传至服务器端，在服务器端运行图片检索应用从而为用户找到相同或相似的衣服并提供购买店铺的链接；在皮革纺织工业中，皮革布料生产商可以将样板拍成图片，当衣服制造商需要某种纹理的皮革布料时，可以检索库中是否存在相同或相似的皮革布料，使得皮革布料样本的管理更加便捷；在版权保护方面，提供版权保护的服务商可以应用图像检索技术进行商标是否已经注册了的认证管理；在医疗诊断方面，医生通过检索医学影像库找到多个病人的相似部位，从而可以协助医生做病情的诊断……基于内容的图像检索技术已经深入到了许许多多的领域，为人们的生活生产提供了极大的便利。

相同物体图像检索是指对查询图像中的某一物体，从图像库中找出包含有该物体的图像。这里用户感兴趣的是图像中包含的特定物体或目标，并且检索到的图片应该是包含有该物体的那些图片。如1.3图所示，给定一幅”蒙娜丽莎”的画像，相同物体检索的目标就是要从图像库中检索出那些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片，在经过相似性度量排序后这些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片尽可能的排在检索结果的前面。相似物体检索在英文文献中一般称为物体检索(Object Retrieval)，近似样本搜索或检测(Duplicate Search or Detection)也可以归类于相同物体的检索，并且相同物体检索方法可以直接应用到近似样本搜索或检测上。相同物体检索不论是在研究还是在商业图像搜索产业中都具有重大的价值，比如购物应用中搜索衣服鞋子、人脸检索等。

对于相同物体图像检索，在检索相同的物体或目标时，易受拍摄环境的影响，比如光照变化、尺度变化、视角变化、遮挡以及背景的杂乱等都会对检索结果造成较大的影响，图1.3左图给出了这几种变化的例子，此外，对于非刚性的物体，在进行检索时，物体的形变也会对检索结果造成很大的影响。

由于受环境干扰比较大，因而对于相同物体图像检索，在选取特征的时候，往往会选择那些抗干扰性比较好的不变性局部特征，比如SIFT、SURF、ORB等，并以此为基础通过不同的编码方式构建图像的全局描述，具有代表性的工作有词袋模型(BoW, Bag of Words)、 局部特征聚合描述符(VLAD, Vector of Locally Aggregated Descriptors)以及Fisher向量(FV, Fisher Vector)，这一类以类SIFT为基础的图像检索方法，由于结合了类SIFT不变性的特性，并且采用了由局部到全局的特征表达方式，并且在实际应用时在提取SIFT 的时候还可以使用siftGPU加速SIFT提取，因而从整体上来说能够获得比较好的检索效果，但这一类方法通常其特征维度往往是非常高的，如图1.2所示，在牛津建筑物图像数据库上采用词袋模型进行检索，为了获得较高的检索精度，在聚类时聚类数目一般都设置到了几十万，因而其最终表示的特征其维度高达几十万维，因此为它们设计高效的索引方式显得十分必要。

对给定的查询图片，相似图像检索的目标是从图像库中查找出那些与给定查询图像属于同一类别的图像。这里用户感兴趣的是物体、场景的类别，即用户想要获取的是那些具有相同类别属性的物体或场景的图片。为了更好的区分相同物体检索和相同类别检索这两种检索方式区，仍以图1.3左图所举的”蒙娜丽莎”为例，用户如果感兴趣的就是”蒙娜丽莎”这幅画，那么检索系统此时工作的方式应该是以相同物体检索的方式进行检索，但如果用户感兴趣的并不是”蒙娜丽莎”这幅画本身，而是”画像”这一类图片，也就是说，用户所感兴趣的已经是对这幅具体的画进行了类别概念的抽象，那么此时检索系统应该以相同类别检索的方式进行检索。相同类别图像检索目前已广泛应用于图像搜索引擎，医学影像检索等领域。

无论是对于相同物体图像检索还是相同类别图像检索，在大规模图像数据集上，它们具有三个典型的主要特征：图像数据量大、特征维度高以及要求相应时间短。下面对这三个主要特征逐一展开说明：

(1) 图像数据量大。得益于多媒体信息捕获、传输、存储的发展以及计算机运算速度的提升，基于内容的图像检索技术经过十几年的发展，其需要适用的图像规模范围也从原来的小型图像库扩大到大规模图像库甚至是海量图像数据集，比如在上世纪九十年代图像检索技术发展的早期阶段，研究者们在验证图像检索算法性能的时候，用得比较多是corel1k，该图像库共1000张图片，与今天同样可以用于图像检索的最流行的图像分类库imageNet数据集相比，其量级已经有了成千上万倍的增长，因而图像检索应满足大数据时代的要求，在大规模图像数据集上应该具备伸缩性。

(2) 特征维度高。图像特征作为直接描述图像视觉内容的基石，其特征表达的好坏直接决定了在检索过程中可能达到的最高检索精度。如果前置特征未表达好，在构建后置检索模型的时候，不但会复杂化模型的构建，增加检索查询的响应时间，而且能够提升的检索精度也是极其有限的。所以在特征提取之初，应该有意识的选取那些比较高层特征。如果将局部特征表达方式也作为”高维”的一种，那么特征的描述能力跟特征的维度高低具有较大的关联，因而在特征描述方面大规模图像检索具有明显的特征维度高的特性，比如词袋模型BoW、VLAD、Fisher向量以及CNN特征。为了对这些高维的特征有一个维度量级的定量认识，本文以词袋模型构建的特征向量为例，在牛津大学建筑物图像数据集上试验了特征维度(在数值上跟聚类单词数目大小相等)对检索精度的影响，从图1.2中可以看到，词袋模型的特征维度是非常高的。因此，面向大规模图像数据集检索的另一个典型特点是图像特征描述向量维度高。

(3) 要求响应速度快。对于用户的查询，图像检索系统应该具备迅速响应用户查询的能力，同时由于大规模图像数据量大、特征维度高，直接采用暴力搜索(Brute Search) 索引策略(也称为线性扫描)难以满足系统实时性的要求，图1.2右图所示的是在牛津大学建筑物图像数据集上平均每次查询所耗费的时间，可以看到在图像数量仅有4063张的牛津大学建筑物图像集，其查询时间在单词数目为100万且重排深度为1000的条件下就需要耗费1 秒左右的时间，并且整个程序还是运行在一台高配的服务器上，因此，大规模图像检索需要解决系统实时响应的问题。

基于哈希的图像检索技术其具体框架如图1.4所示，按步骤可以分为特征提取、哈希编码、汉明距离排序以及重排四个步骤：

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

(3) 汉明距离排序。在汉明距离排序阶段，对于给定的查询图像，逐一计算查询图像对应的哈希编码到其他各个哈希编码之间的汉明距离，然后按从小到大的顺序进行相似性排序，从而得到检索结果；

随着视觉数据的快速增长，面向大规模视觉数据的基于内容的图像检索技术不论是在商业应用还是计算机视觉社区都受到了极大的关注。传统的暴力(brute-force) 搜索方法(又称线性扫描)通过逐个与数据库中的每个点进行相似性计算然后进行排序，这种简单粗暴的方式虽然很容易实现，但是会随着数据库的大小以及特征维度的增加其搜索代价也会逐步的增加，从而使得暴力搜索仅适用于数据量小的小规模图像数据库，在大规模图像库上这种暴力搜索的方式不仅消耗巨大的计算资源，而且单次查询的响应时间会随着数据样本的增加以及特征维度的增加而增加，为了降低搜索的空间的空间复杂度与时间复杂度，在过去的十几年里研究者们找到了一种可供替代的方案— 近似最近邻(ANN, Approximate Nearest Neighbor)搜索方法，并提出了很多高效的检索技术，其中最成功的方法包括基于树结构的图像检索方法、基于哈希的图像检索方法和基于向量量化的图像检索方法。

基于树结构的最近邻搜索方法和基于哈希的最近邻搜索方法在理论计算机科学、机器学习以及计算机视觉中是一个很活跃的领域，这些方法通过将特征空间划分成很多小的单元，以此减少空间搜索的区域，从而达到次线性的计算复杂度。

相比基于树结构的图像检索方法，基于哈希的图像检索方法由于能够将原特征编码成紧致的二值哈希码，使得基于哈希的图像检索方法能够大幅的降低内存的消耗，并且由于在计算汉明距离的时候可以使用计算机内部运算器具有的XOR异或运算，从而使的汉明距离的计算能够在微秒量级内完成，从而大大缩减了单次查询响应所需要的时间。如表2.1所示，在LabelMe图像数据集上，相比于暴力搜索方法以及基于树结构的搜索方法，通过将图像的特征编码后进行搜索，在编码位数为30比特时基于哈希的搜索方法单次查询时间比暴力搜索以及基于树结构的方法降低了将近4个数量级，并且特征维度由原来的512维降低至30维，因而极大的提高了检索的效率。

基于哈希的图像检索方法其关键之处在于设计一个有效的哈希函数集，使得原空间中的数据经过该哈希函数集映射后，在汉明空间其数据间的相似性能够得到较好的保持或增强。由于未经编码的特征在数域上是连续的，而哈希编码得到的是一个二值哈希码，也就是说从数域上来讲哈希函数集是一个将数值从连续域变换到离散域的过程，因而会导致在优化哈希函数集时往往难于求解，从而使得设计一个有效的哈希函数集极其不易。在过去的十几年里，尽管设计有效的哈希函数集面临很大的挑战，但研究者们仍然提出了很多基于哈希的图像检索方法，其中最经典的哈希方法是局部敏感哈希方法(LSH, Locality Sensitive Hashing)。