基于非对称监督深度离散哈希的图像检索

哈希广泛应用于图像检索任务。针对现有深度监督哈希方法的局限性,该文提出了一种新的非对称监督深度离散哈希(ASDDH)方法来保持不同类别之间的语义结构,同时生成二进制码。首先利用深度网络提取图像特征,根据图像的语义标签来揭示每对图像之间的相似性。为了增强二进制码之间的相似性,并保证多标签语义保持,该文设计了一种非对称哈希方法,并利用多标签二进制码映射,使哈希码具有多标签语义信息。此外,引入二进制码的位平衡性对每个位进行平衡,鼓励所有训练样本中的–1和+1的数目近似。在两个常用数据集上的实验结果表明,该方法在图像检索方面的性能优于其他方法。     

1,2-邻苯二氧基二乙酸铕及掺杂L(L=La,Y,Yb,Nd)配合物的合成及荧光性质研究

在乙醇体系中,以氯化铕与1,2邻苯二氧基二乙酸和二苯甲酰甲烷反应合成了三元配合物Eu-BDDA-DBM以及弱荧光离子La3+,Y3-,Yb3-和Nd3+掺杂的铕配合物.通过红外、紫外-可见、热重、荧光光谱对配合物进行了表征.红外光谱表明,单一配合物和掺杂配合物具有相似的配位结构.荧光光谱表明,La3+和Nd3+离子掺杂可以大幅度提高的铕配合物的荧光强度,其中La3+掺杂荧光强度增强最明显.     

基于“点到面”策略的图像检索

图像检索是计算机视觉领域的一个重要分支。其主要目的是从图像数据库中找出与查询图像相似的语义图像。传统的图像检索方法是在查询图像和数据库图像之间进行“点到点”检索。但是,单个查询图像包含的类别提示较少,即类别信息较弱,使得检索结果并不理想。为了解决这个问题,本文提出了一种基于“点到面”的类别检索策略来扩展一个图像（点）到一个图像类别（面）,这意味着从单个查询图像到整个图像类别的语义扩展。该方法挖掘了查询图像的类别信息。在两个常用的数据集上对所提出方法的性能进行了评估。实验表明,该方法可以显著提高图像检索的性能。