摘要
随着互联网和多媒体技术的迅猛发展，图像数据呈现爆炸式增长，如何高效地从海量图像数据中检索出目标图像成为一个亟待解决的问题。
在大数据时代背景下，传统的图像检索技术面临着诸多挑战，例如计算复杂度高、检索效率低、难以满足海量数据处理需求等。
为了解决这些问题，研究者们开始探索利用大数据技术改进图像检索方法，旨在提高检索效率和精度。
本文首先介绍了图像检索和相关大数据技术的概念，然后梳理了国内外在大数据环境下图像检索技术方面的研究现状，包括图像特征提取、图像检索算法、图像相似度度量等方面的研究进展，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了大数据环境下图像检索技术面临的挑战和未来发展趋势。
关键词：图像检索；大数据；特征提取；深度学习；哈希
近年来，随着互联网、移动互联网、社交媒体等技术的快速发展，图像数据呈爆炸式增长，人们可以方便地获取和生成海量图像数据。
如何从海量图像数据中快速、准确地找到目标图像成为一个重要的研究课题，图像检索技术应运而生。
图像检索是指利用计算机技术，根据用户的查询信息，在图像数据库中查找并返回与查询信息相关的图像的技术。
传统的图像检索技术主要基于文本标注的方式，即通过人工对图像进行文字描述，然后利用文本匹配的方式进行检索。
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