哈希位图的廉价/快速方法？

Question

我有一个应用程序,需要一个图片库(所有在Jpeg),并给出每个可能的对之间的相似性分数.在每个时间点,只能选择一对,并显示其相似性得分.

比较两个图像的算法具有一定的性能成本,因此比较一对需要几秒钟.

选择两张照片时:

1. 如果从未对比对,则得分显示"尚未得分".用户可以单击"得分"按钮,该对将被发送到对要计算的分数进行排队的线程.示例:http://db.tt/gb1Yk6yx
2. 如果该对当前处于要计算的队列中,则得分字段显示"计算...".示例:http://db.tt/OvS1qGP3
3. 如果已经比较了该对,则显示该对附加的分数.示例:http://db.tt/m2OQGybW

示例(执行批处理时):http://db.tt/iD67SdCp

如果从未计算过分数,并且用户单击"分数",则该字段将切换为"计算...",然后将在计算完成时显示分数.

在分数字段中显示任何内容之前,当选择两对时,它们附加的位图将被发送到HashMap,以验证这两个位图是否已经有附加分数,在这种情况下它只是返回它.如果没有得分,则将作业发送到队列中.

要知道缓存中是否存在分数,我需要找到一种方法来对该对进行散列,以便我可以使用生成的密钥来查找缓存.这就是我的问题所在.有意义的是,两个Bitmap的散列应该很快.否则,我只是添加另一层计算.但是,我到目前为止散列两个Bitmap的方法是将它们发送到一个字节数组并获得它们的MD5校验和.像这样:

private Long getHashKey(Bitmap first, Bitmap second){

    // TODO this IS costly, it render useless the cache optimization.
    // also, it doesn't detect that comp(A,B) is the same as comp(B,A).
    // much work to do here.

    if(D) Profiling.start(TAG, "getHashKey");

    ByteArrayOutputStream stream = new ByteArrayOutputStream();
    first.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, stream);

    byte[] firstArray = stream.toByteArray();
    second.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, stream);

    byte[] secondArray = stream.toByteArray();
    byte[] bitmapBuffer = new byte[firstArray.length + secondArray.length];

    System.arraycopy(firstArray, 0, bitmapBuffer, 0, firstArray.length);

    System.arraycopy(secondArray, 0, bitmapBuffer, 
            firstArray.length, secondArray.length);

    Adler32 md5Hash = new Adler32();
    md5Hash.update(bitmapBuffer);
    long hashKey = md5Hash.getValue();

    if(D) Profiling.stop();

    return hashKey;
}

但是,根据我所做的分析,这种方法运行大约需要53毫秒,这会导致UI中的延迟非常不愉快.在更详细的分析中,我发现大约95%的计算时间都是在compress方法中完成的.但是,我还没有找到另一种方法来获取支持位图的字节.

05-26 17:56:13.220: D/Profiling(9458): Profile for ImageCompareActivity.getHashKey:
05-26 17:56:13.220: D/Profiling(9458): >          Count : 1996 calls
05-26 17:56:13.220: D/Profiling(9458): >  Total runtime : 105765140 us
05-26 17:56:13.220: D/Profiling(9458): >    Avg runtime : 52988 us

我知道我对比特图进行散列的方法非常粗鲁.但是我不太了解散列函数,以及我可以用来唯一标识文件的Bitmap的哪些部分.我不想使用文件名或类似的东西,因为我想最终在数据库中发送这些位图.

[更新1] 我不知道Object.hashCode().现在,我修改了这样的方法:

private Integer getHashKey(Bitmap first, Bitmap second){

    if(D) Profiling.start(TAG, "getHashKey");

    Integer hashKey = new Integer(
            1013 * (first.hashCode()) ^ 1009 * (second.hashCode()) ); 

    if(D) Profiling.stop();

    return hashKey;
}

平均约18个我们.

Answer 1

这是最近关于哈希的问题。Adler 可能是 JRE 内置的最快方法。您是否考虑过预先计算哈希值并将其与图像一起存储或存储在数据库中？