Release Time:2019-03-11  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2017-05-15

Journal: 计算机研究与发展

Included Journals: CSCD、EI

Volume: 54

Issue: 5

Page Number: 1067-1076

ISSN: 1000-1239

Key Words: 多特征融合;基于内容的图像检索;规范最小割;图学习;检索重排

Abstract: 在图像检索中,多特征图融合方法大多仅对最近邻域进行融合.当每个特征的近邻图排序结果较差时,融合后的新图难以得到理想的检索效果.为了解决该问题,提出一种新的多特征图融合图像检索方法——分组排序融合(group ranking fusion,GRF),该方法将数据集合中的相似图片划分为图片组,利用相似图片组对近邻图的检索结果进行改进,在保持精度的前提下扩充了融合范围.最后,在3个标准数据集上的实验结果表明:多特征融合方法能够有效地利用多特征图提高图像检索效果.