论文阅读总结：基于监督哈希的图像检索

**文章名：**Supervised hashing for image retrieval via image representation learning|

文章总结：

• 文章的亮点在于用深度卷积网络的方法提取出图像的特征，不需要手动的选取特征。文章将过程分为两个方面，一个方面时构建相似矩阵，再将相似矩阵通过坐标下降的方法生成与其相似的哈希编码矩阵，有了哈希编码矩阵就可以作为输出层的验证集，训练哈希函数。
• 另一方面引入卷积网络，在输出层分为两种，一种训练哈希函数，一种输出特征优化神经网络。

可用点

• 1.本文中所写的生成一个成对图像的相似矩阵再通过坐标下降生成的哈希编码行列式的方法可以用到以后的哈希图像检索中去。因为这样就可以用深度学习来学习哈希函数。
• 2.深度卷积神经网络在使用的过程中让它尽量的输出获取的特征，这样能够让神经网络训练的更加精确