赵鹏，陈浩 ，刘慧婷，姚晟



一种基于图的多模态随机游走重排序算法

赵鹏1,2，陈浩2，刘慧婷1,2，姚晟1,2

(1.安徽大学 计算智能与信号处理教育部重点实验室，安徽 合肥 230039；2.安徽大学 计算机科学与技术学院，安徽 合肥 230601)

为了提高图像检索中的重排序效果，提出了一种基于图的多模态随机游走重排序算法。不同于现有的重排序算法根据检索返回的图像顺序设置图像列表得分序列初值，该算法将多模态融合应用于随机游走算法，避免单一模态获取图像内容的片面性，并利用多模态随机游走方法对返回图像列表得分序列进行初始化，然后利用多模态重排序算法最优化目标函数，对相关参数和得分列表进行迭代更新，从而获得最终重排序后的图像序列。实验显示了所提出的算法具有良好的重排序效果。

图像检索；多模态；随机游走；重排序；基于图的学习

随着互联网搜索引擎日趋多元化，用户已经习惯于在互联网上借助各类搜索引擎搜索各种信息，包括文本、图像和视频等。现有主流的互联网搜索引擎，如Google、Bing、百度等，进行图像相关搜索时，主要利用图像周遭的文本信息实现图像的搜索和排序，缺乏考虑图像间内在的联系和图像自身的内容，导致基于文本的图像搜索结果不尽如人意[1]。 如何将符合用户所需的图像排在搜索结果中靠前的位置，提高图像相关搜索结果的质量，已经得到了众多研究者的关注。

图像重排序是在基于初始搜索结果的前提下，挖掘图像间内在的联系和图像自身的内容，对初始排序结果重新进行排序，将符合用户所需的图像排在靠前的位置[2-5]。……