| 图像重排序技术的研究进展 |
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| 引用本文： | 赵小艳,刘宏哲,袁家政,杨少鹏.图像重排序技术的研究进展[J].计算机科学,2018,45(5):15-23. |
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| 作者姓名： | 赵小艳 刘宏哲 袁家政 杨少鹏 |
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| 作者单位： | 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室 北京100101,北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室 北京100101,北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室 北京100101,北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室 北京100101 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金(61372148,61271369),北京市自然科学基金(4152016),国家科技支撑课题(2014BAK08B02)资助 |
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| 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。
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| 关 键 词： | 图像搜索 重排序 聚类 分类 图 |
| 收稿时间： | 2017/3/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2017/6/3 0:00:00 |
Advances in Image Reranking |
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| ZHAO Xiao-yan,LIU Hong-zhe,YUAN Jia-zheng and YANG Shao-peng.Advances in Image Reranking[J].Computer Science,2018,45(5):15-23. |
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| Authors: | ZHAO Xiao-yan LIU Hong-zhe YUAN Jia-zheng and YANG Shao-peng |
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| Affiliation: | Beijing Key Laboratory of Information Service Engineering,Beijing Union University,Beijing 100101,China,Beijing Key Laboratory of Information Service Engineering,Beijing Union University,Beijing 100101,China,Beijing Key Laboratory of Information Service Engineering,Beijing Union University,Beijing 100101,China and Beijing Key Laboratory of Information Service Engineering,Beijing Union University,Beijing 100101,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Image search Reranking Clustering Classification Map |
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