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基于语义树(Vocabulary tree)的图像检索方法是效果最好的方法之一,但目前存在的基于Vocabulary tree的方法都是建立在一种特征上的,当图像库比较大时很难达到理想的效果。基于此,提出一种多特征检索结果的融合框架Feature forest,根据各种特征的检索结果好坏动态确定对应特征树的权值。实验结果证明,相对于单种特征的特征树,该方法有一定的优越性。