Abstract-I detta dokument föreslår och utvecklar vi en multivisual-concept ranking (MultiVCRank) system för bildsökning. Nyckelidén är att en bild kan representeras av flera visuella begrepp, och en hypergraf bygger på visuella begrepp som hyperkanter, där varje kant innehåller bilder som hörn för att dela ett specifikt visuellt koncept. I den konstruerade hypergrafen inkorporeras vikten mellan två hörn i en hyperkant, och den kan mätas genom deras affinitet i motsvarande visuella begrepp. Ett rankningsschema är utformat för att beräkna associationspoängen av bilder och relevanspoängen av visuella begrepp genom att använda indatafrågavektorer för att hantera bildsökning. I systemet bestäms associations- och relevanspoängen med en iterativ metod för att lösa en multidimensionell Markovkedjas begränsande sannolikheter till följd av den konstruerade hypergrafen. Konvergensanalysen av iterationsmetoden studeras och analyseras. Dessutom föreslås en inlärningsalgoritm för att ange parametrarna i systemet, vilket gör det enkelt att använda. Experimentella resultat av datamängderna MSRC, Corel och Caltech256 har visat den föreslagna metodens effektivitet. I jämförelsen finner vi att MultiVCRanks hämtningsprestanda är betydligt bättre än HypergraphRank, ManifoldRank, TOPHITS och RankSVM.
I REF tillämpas ett tensorbaserat rankningssystem på hypergrafer för att utveckla ett multivisuellt rankningssystem för bildsökning.
MultiVCRank With Applications to Image Retrieval
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}