【摘 要】
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针对传统图像检索系统通过关键字搜索图像时缺乏语义主题多样性的问题，提出了一种基于互近邻一致性和近邻传播的代表性图像选取算法，为每个查询选取与其相关的不同语义主题的图
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,合肥学院电子信息与工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61172164)资助~~
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针对传统图像检索系统通过关键字搜索图像时缺乏语义主题多样性的问题，提出了一种基于互近邻一致性和近邻传播的代表性图像选取算法，为每个查询选取与其相关的不同语义主题的图像集合．该算法利用互近邻一致性调整图像间的相似度，再进行近邻传播（AP）聚类将图像集分为若干簇，最后通过簇排序选取代表性图像簇并从中选取中心图像为代表性图像．实验表明，本文方法的性能超过基于K-means的方法和基于GreedyK-means的方法，所选图像能直观有效地概括源图像集的内容，并且在语义上多样化．
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