分组排序多特征融合的图像检索方法
来源：计算机研究与发展杂志2017年第5期北京时间：
作者：刘胜蓝,冯林,孙木鑫,刘洋,
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(grouprankingfusion，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.
关键词：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,
