摘要： ：针对图像检索的精确度和效率基于内容海量图像检索的关键问题，提出了一种基 于深度哈希算法的图像并行检索方法。首先使用卷积神经网络建立图像特征和哈希码提取模 型，然后将图像输入到训练好的模型中获取图像特征和哈希码，并存储在分布式数据库ＨＢａｓｅ 中，最后在Ｈａｄｏｏｐ并行计算框架中实现了一种并行检索方法。在大规模数据集ＣＩＦＡＲ－１０上 进行检索实验，得到平均准确率为６０．２８％，相比ＳＩＦＴ算法提高了１２．６３％，且批量检索一张图 像的平均时间为０．７３ｓ。因此，该方法可使检索精度得到明显提高，还能提高海量图像的存储 和检索效率。