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　　随着网络上的图像数量迅速增长，基于内容的图像检索日趋重要，哈希技术得到了越来越多的关注。哈希技术的目标是构建哈希函数，将数据从原始空间映射到压缩的二进制码，同时保留原始空间的数据结构。由于压缩的二进制码能提高计算和存储的效率，所以哈希对于最近邻查找来说是一项强有力的技术。大部分的哈希编码方法的流程是：首先提取图像的手工设计的特征表示，然后在此基础上学习哈希函数。手工设计的特征更倾向于描述图像的视觉信息，而不是其语义信息，此外特征的学习和哈希函数的学习两个阶段割裂，会导致产生的二值码与特征表示不符。

　　综上所述，本发明利用一个深度卷积神经网络作为基本框架来学习二值码，并且使学习到的二值码应满足以下要求：(1)相似的图像应编码成相似的二值码，不相似的图像编码的二值码也不相似，从而保留图像间的语义相似性；(2)二值码应均匀分布以表示更多信息；(3)欧式空间到海明空间映射的量化误差应最小化。在图像检索过程中，图像输入进优化好的googlenet模型来计算每幅图像的二值码，然后通过计算二值码之间的海明距离来检索图像。