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题名分组排序多特征融合的图像检索方法
被引量：12
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作者
刘胜蓝
冯林
孙木鑫
刘洋
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机构
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
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2017年第5期1067-1076,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(61602082
61672130
+1 种基金
61370200)
中国博士后科学基金面上资助基金项目(2015M581331)~~
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文摘
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.
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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
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Keywords
multi-feature fusion
content-bases image retrieval
minimizing normalized cut
graph learning
retrieval re-rank
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于用户兴趣偏好的网络文档检索
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作者
韩海清
陈颉
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机构
湖北理工学院数理学院
湖北工业大学计算机学院
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出处
《计算机光盘软件与应用》
2012年第8期76-76,72,共2页
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文摘
本文提出了一种基于用户兴趣偏好的网络文档检索策略。用户长期浏览网页的过程中搜集用户的兴趣偏好特征值,并将表达用户偏好的关键词按序排列,以语义关联度为标准对每次搜索引擎的网页排序结果进行重排,并在此过程中充分考虑用户偏好信息的保护。用户兴趣偏好特征值通过用户的浏览反馈行为对自身进行动态修改,使其不断捕获变化着的用户兴趣热点。实验表明,基于用户兴趣偏好的网络文档检索策略较传统的文档检索在召回率、准确率等性能指标上有所提高。
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关键词
兴趣偏好
检索重排
语义权重
文档检索
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分类号
G354
[文化科学—情报学]
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