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摘要:
现今的图像搜索引擎主要利用图像周围文本信息为图像排序,根据图像内容重排序可以进一步提高搜索性能.图像相似性的度量对重排序算法的性能至关重要.然而已有的相似性度量没有考虑针对不同的查询,图像的相似性应该不同.提出一种与查询相关的相似性度量方法,将基于全局特征的相似性,基于局部特征的相似性,以及视觉单词同时出现率融合到一个迭代算法中,挖掘出与查询相关的图像信息,计算图像相似性.在Bing图像搜索引擎上的实验结果证明本文提出的相似性度量方法优于基于全局特征,局部特征,或它们线性组合的相似性.
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文献信息
篇名 图像重排序中与查询相关的图像相似性度量
来源期刊 计算机系统应用 学科 工学
关键词 图像重排序 与查询相关的图像相似性 视觉单词同时出现率
年,卷(期) 2010,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 66-70
页数 分类号 TP3
字数 4184字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-3254.2010.11.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 帅建梅 中国科学技术大学自动化系 24 225 9.0 13.0
2 王黎 中国科学技术大学自动化系 6 88 3.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像重排序
与查询相关的图像相似性
视觉单词同时出现率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
总被引数(次)
57078
论文1v1指导