【摘要】：在圖像檢索中,多特征圖融合方法大多僅對最近鄰域進行融合.當每個特征的近鄰圖排序結果較差時,融合后的新圖難以得到理想的檢索效果.為了解決該問題,提出一種新的多特征圖融合圖像檢索方法——分組排序融合(group ranking fusion,GRF),該方法將數(shù)據(jù)集合中的相似圖片劃分為圖片組,利用相似圖片組對近鄰圖的檢索結果進行改進,在保持精度的前提下擴充了融合范圍.最后,在3個標準數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明:多特征融合方法能夠有效地利用多特征圖提高圖像檢索效果.
[Abstract]:In image retrieval, multi-feature image fusion methods only fuse the nearest neighborhood. When the ranking result of each feature's nearest neighbor graph is poor, it is difficult to obtain the ideal retrieval effect for the fused new graph. In order to solve this problem, a new multi-feature graph fusion image retrieval method-grouping sorting fusion (group ranking fusion,GRF) is proposed, which divides the similar images in the data set into picture groups. The retrieval results of nearest neighbor images are improved by using similar picture groups, and the fusion range is extended on the premise of maintaining accuracy. Finally, the experimental results on three standard datasets show that the multi-feature fusion method can effectively improve the image retrieval performance by using multi-feature maps.
【作者單位】： 大連理工大學電子信息與電氣工程學部;大連理工大學創(chuàng)新實驗學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61602082,61672130,61370200) 中國博士后科學基金面上資助基金項目(2015M581331)~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2385595