重排序算法是一種用於最佳化和改善排序結果的技術，特別是在信息檢索和圖像處理領域。這些算法可以根據不同的框架和特徵分為多種類型，包括基於線性組合、聚類、分類、圖模型等。在重排序中，通常使用多模態特徵，因為它們從不同角度描述了圖像內容，而不僅僅是文本特徵。此外，為了克服低層特徵與高層語義之間的語義鴻溝，視覺特徵被廣泛採用。
重排序算法可以分為以下幾類：
基於線性組合的重排序算法：這類算法通過線性組合不同的特徵來對排序結果進行最佳化。
基於聚類的重排序算法：這類算法通過聚類技術將相似的元素聚集在一起，從而改善排序結果。
基於分類的重排序算法：這類算法使用分類器對排序結果進行分類，以提高其相關性和準確性。
基於圖模型的重排序算法：這類算法將排序結果映射為圖模型，並通過最佳化圖模型來提升排序效果。
聚合重排序算法：這類算法通過融合不同的初始排序結果來改善最終的相似度排序。
獎懲重排序算法：這類算法通過引入獎懲因子或約束項來對初始重排序結果進行二次修正，以提升排序結果的合理性和準確性。
在圖像重排序方面，有研究利用圖模型和K近鄰算法來改進非對稱聯合重排序算法，以解決圖像數量增加帶來的計算資源消耗問題。此外，還有研究通過聚合重排序、圖模型重排序和獎懲重排序等後處理方式來改善行人重識別的準確度。
綜上所述，重排序算法是一種多模態、多框架的最佳化技術，它們通過不同的方法來提升排序結果的準確性和相關性。