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论文类型：期刊论文

发表时间：2017-05-15

发表刊物：计算机研究与发展

收录刊物：EI、CSCD

卷号：54

期号：5

页面范围：1067-1076

ISSN号：1000-1239

关键字：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

摘要：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.