二值哈希与量化融合下的近似最近邻搜索技术剖析与优化策略

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈现出爆炸式增长，如何在海量数据中快速、准确地获取所需信息成为了亟待解决的关键问题。近似最近邻搜索（ApproximateNearestNeighborSearch，ANNS）作为一种重要的数据检索技术，在计算机视觉、机器学习、信息检索、推荐系统等众多领域发挥着举足轻重的作用。

在计算机视觉领域，当处理包含数百万甚至数十亿张图像的数据库时，需要通过近似最近邻搜索快速找到与查询图像相似的图像，以实现图像检索、目标识别等功能。例如，在安防监控中，通过将实时采集的图像与数据库中的图