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在图像检索中,多特征图融合方法大多仅对最近邻域进行融合.当每个特征的近邻图排序结果较差时,融合后的新图难以得到理想的检索效果.为了解决该问题,提出一种新的多特征图融合图像检索方法——分组排序融合(group ranking fusion,GRF),该方法将数据集合中的相似图片划分为图片组,利用相似图片组对近邻图的检索结果进行改进,在保持精度的前提下扩充了融合范围.最后,在3个标准数据集上的实验结果表明:多特征融合方法能够有效地利用多特征图提高图像检索效果.