Bildkluster, en viktig teknik för bildbehandling, har forskats aktivt under lång tid. Särskilt under de senaste åren, med den explosiva tillväxten av webben, bildkluster har till och med varit en kritisk teknik för att hjälpa användare att smälta den stora mängden online visuell information. Så vitt vi vet har dock många tidigare verk om bildkluster endast använt sig av antingen visuella funktioner på låg nivå eller omgivande texter, men sällan utnyttjat dessa två typer av information inom samma ram. För att ta itu med detta problem föreslog vi en ny metod som kallas konsistent bipartite graph co-partitioning i detta papper, som kan samla webbbilder baserat på en konsekvent sammanslagning av informationen i både lågnivåfunktioner och omgivande texter. I synnerhet formulerade vi det som ett begränsat multiobjektivt optimeringsproblem, som effektivt kan lösas genom semidefinit programmering (SDP). Experiment på en Realworld Web bildsamling visade att vår föreslagna metod överträffade metoderna endast baserat på låg nivå funktioner eller omgivande texter.
Gao Ref föreslog trepartsdiagrammodell för att representera förhållandet mellan lågnivåfunktioner, bilder och omgivande texter.
Web image clustering by consistent utilization of visual features and surrounding texts
{'venue': "MULTIMEDIA '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}