感知哈希（PerceptualHashing）是一种基于图像或多媒体内容感知特征的哈希技术，主要用于快速比较和识别相似内容。与传统的加密哈希不同，感知哈希能够容忍一定程度的内容修改（如压缩、缩放、亮度调整等），同时保持对内容相似性的敏感度。感知哈希的核心思想是将图像或多媒体数据转换为固定长度的哈希值，使得相似的内容生成相近的哈希值，而差异较大的内容则生成不同的哈希值。常见的感知哈希算法包括：-**平均哈希（aHash）**：基于图像平均亮度生成哈希。-**差异哈希（dHash）**：利用相邻像素的差异生成哈希。-**感知哈希（pHash）**：结合离散余弦变换（DCT）提取低频特征生成哈希。-**小波哈希（WaveletHash）**：利用小波变换提取特征生成哈希。感知哈希广泛应用于版权保护、内容去重、图像检索、数字水印等领域。其优势在于计算高效、鲁棒性强，能够适应一定程度的图像变换，但也可能面临哈希碰撞和对抗攻击的挑战。未来，随着深度学习的发展，基于神经网络的感知哈希方法正逐渐成为研究热点。
