了解决上面方法对存储空间和检索时间的不切实际的要求，近年来近似最近邻搜索(approximate nearest neighbor search)技术发展迅猛，因为其对空间和时间的需求大幅降低，而且能够得到不错的检索结果，因此成为了一种实用的替代方案。在这其中，哈希(hashing)作为一种代表性方法，近年来受到了广泛的关注。本文首先对哈希算法的发展历程进行简单的介绍，然后按照相关性，对近年来的一些主要的深度哈希算法进行介绍，最后对现有深度哈希方法进行简单的总结。
平均哈希算法过于严格，不够精确，更适合搜索缩略图，为了获得更精确的结果可以选择感知哈希算法，它采用的是DCT（离散余弦变换）来降低频率的方法
步骤：
1.缩小图片：32 * 32是一个较好的大小，这样方便DCT计算
2.转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。（具体算法见平均哈希算法步骤）
3.计算DCT:DCT把图片分离成分率的集合
4.缩小DCT：DCT是32*32，保留左上角的8*8，这些代表的图片的最低频率
5.计算平均值：计算缩小DCT后的所有像素点的平均值。
6.进一步减小DCT：大于平均值记录为1，反之记录为0.
7.得到信息指纹：组合64个信息位，顺序随意保持一致性即可。
8.对比指纹：计算两幅图片的指纹，计算汉明距离（从一个指纹到另一个指纹需要变几次），汉明距离越大则说明图片越不一致，反之，汉明距离越小则说明图片越相似，当距离为0时，说明完全相同。
算法流程：https://blog.csdn.net/llp1992/article/details/44177433