1. 毕业设计（论文）主要内容：

随着多媒体技术、互联网技术的快速发展，人们在利用图像数据并对图像内容进行结构化组织管理的时候第一步要解决的是海量图像数据的检索问题。因图像数量大、图像表达特征纬度高及要求在检索时实时响应等特点，使得基于内容的图像检索技术对海量数据的检索面临极大的挑战。基于哈希算法的图像检索方法将图片的高维内容特征映射到汉明空间（二值空间）中,生成一个低维的哈希序列来表示一幅图片,降低了图像检索系统对计算机内存空间的要求,提高了检索速度,能更好的适应海量图片检索的要求。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

（1）查阅15篇相关文献（含近五年外文3篇），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；
（2）认真填写周记，完成800字开题报告；
（3）完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；
（4）完成系统的编码与调试；
（5）完成10000字以上的毕业论文；
（6）进行论文答辩。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

（1）2019/1/14—2019/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
（2）2019/3/1—2019/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；
（3）2019/5/1—2018/5/25：撰写及修改毕业论文；
（4）2019/5/26—2019/6/6：准备答辩。

4. 主要参考文献

[1] yang e, deng c, liu t, et al. semantic structure-based unsupervised deep hashing[c]//ijcai. 2018: 1064-1070.

[2] lu x, zheng x, li x. latent semantic minimal hashing for image retrieval[j]. ieee trans. image processing, 2017, 26(1): 355-368.

[3] yang e, deng c, liu w, et al. pairwise relationship guided deep hashing for cross-modal retrieval[c]//aaai. 2017: 1618-1625.