分组排序多特征融合的图像检索方法

发布时间：2018-12-18 08:00

【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.
[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.
【作者单位】： 大连理工大学电子信息与电气工程学部;大连理工大学创新实验学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61602082,61672130,61370200) 中国博士后科学基金面上资助基金项目(2015M581331)~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2385595