简介:为了提高图像检索系统的精度,提出了一种基于多种异质特征的新颖哈希函数学习方法.该方法首先利用特征空间中相似样本与非相似样本分布的不平衡性来提升每个弱分类器的性能,从而建立非对称的Boosting框架;然后将一种基于异质特征子空间学习的线性判别弱分类器融入该框架下,并利用每轮算法中的误判样本的信息来依次学习紧致且平衡的哈希编码.该方法能有效地融合具有互补功能的不同模态的信息,实现了检索系统的性能提升.在2个公开数据集上的实验结果表明该方法优于其他算法,由此看出增加多源异质特征和利用不平衡性学习紧致哈希编码都可以大大提高图像检索的精度.
简介:随着信息化建设的不断深入,人们对管理信息系统软件的要求也不断提高。传统的胖客户端架构和瘦客户端架构已经不能满足构建某些软件系统的需要。人们急需一种新的架构技术来适应软件的发展。智能客户端技术的出现为解决此问题提供了一种良好的解决方案。智能客户端结合了传统胖客户端和瘦客户端的优点,摒弃了它们的缺点,为用户提供胖客户端应用程序的运行效率和瘦客户端应用程序易于部署和更新的优点。主要研究在.NET平台下构建WindOWS智能客户端应用程序要涉及到的关键技术,包括:智能客户端层次结构、数据处理技术、偶尔连接技术以及安全性问题等。给出了智能客户端的参考模型。