图像重排序技术的研究进展

• 作者: 刘宏哲 杨少鹏 袁家政 赵小艳
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 图像搜索 重排序 聚类 分类 图
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 15-23
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 8895字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.05.003

摘要

近年来,数字多媒体图像出现了爆炸式的增长,人们在互联网搜索过程中遇到的问题也越来越多,提高图像的搜索效率极具挑战性.图像搜索是图像领域的研究热点,目前已有多种搜索技术在各商业领域得到应用,但搜索的结果并不能完全满足用户的需求,“语义鸿沟”的存在使得搜索结果仍存在一定的噪声.图像重排序为解决此问题提供了很好的帮助,在初始搜索的基础上进行重排序可使搜索结果更加准确和丰富.文中着重介绍图像重排序技术的研究进展,对已有研究方法进行总结和分析,比较各自的优缺点以及近年来突破的主要关键技术;关注最新的研究进展,总结了目前图像重排序的典型数据集以及针对特定领域研究建立的数据集,并对图像重排序领域未来的发展进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宏哲	北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室	51	498	12.0	21.0
2	袁家政	北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室	28	244	8.0	14.0
3	杨少鹏	北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室	4	7	2.0	2.0
4	赵小艳	北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室	1	2	1.0	1.0