图书介绍

智能图像检索关键技术研究2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

毛金莲著著
出版社：北京：北京理工大学出版社
ISBN：9787568208253
出版时间：2015
标注页数：192页
文件大小：40MB
文件页数：209页
主题词：图象数据库－情报检索－研究

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图书目录

第1章绪论1

1.1 研究背景1

1.2 核心研究问题及挑战16

1.3 课题研究的意义18

参考文献18

第2章智能图像检索关键技术概述20

2.1 图像特征提取与表达21

2.1.1 基于文本描述的图像特征22

2.1.2 基于图像内容的视觉特征22

2.1.3 基于图像高层语义的特征48

2.2 图像相似度度量52

2.2.1 L1距离／L2距离和Lp距离52

2.2.2 直方图相交距离53

2.2.3 二次式距离53

2.2.4 马氏距离53

2.2.5 非几何的相似度方法54

2.3 图像索引技术55

2.3.1 基于颜色特征的索引技术55

2.3.2 基于形状特征的索引技术57

2.3.3 基于纹理特征的索引技术58

2.3.4 基于对象空间关系的索引技术58

2.3.5 多维图像特征的索引技术59

2.4 图像检索评测指标61

2.5 图像评测数据集62

2.5.1 Caltech25662

2.5.2 Corel-5K图像数据库63

2.5.3 MSRA-MM2.0多媒体数据集63

2.5.4 NUS-WIDE图像数据集64

2.6 本章小结65

参考文献65

第3章基于文本的图像检索技术70

3.1 基于文本的图像检索简介70

3.2 图像索引数据库的构建71

3.3 关键字的匹配查找72

3.3.1 单关键字匹配算法73

3.3.2 多关键字匹配算法74

3.4 基于文本的图像检索的问题与挑战75

3.5 本章小结76

参考文献76

第4章基于内容的图像检索技术78

4.1 一种保持视觉和语义相似性的非负矩阵分解及其在图像检索中的应用78

4.1.1 NMF算法回顾80

4.1.2 VSNMF算法80

4.1.3 实验测试82

4.1.4 实验结论84

4.2 自适应多视图学习算法及其在基于内容的图像检索中的应用85

4.2.1 相关工作86

4.2.2 自适应多视角学习算法87

4.2.3 实验分析91

4.2.4 实验结论94

4.3 基于多特征选择的图像检索算法94

4.3.1 多轮廓特征提取95

4.3.2 多轮廓特征选择98

4.3.3 实验测试100

4.4 本章小结102

参考文献103

第5章基于语义的图像检索技术106

5.1 图像内容层次结构106

5.2 语义鸿沟问题108

5.3 图像语义提取方法108

5.3.1 利用系统知识的语义提取109

5.3.2 基于系统交互的语义生成109

5.3.3 基于外部信息的语义提取110

5.4 图像自动语义标注方法111

5.4.1 图像自动语义标注方法111

5.4.2 基于稀疏典型性相关分析的图像标注方法115

5.5 本章小结123

参考文献123

第6章面向特定平台的图像检索技术127

6.1 面向微机与服务器的图像检索技术127

6.2 面向Internet的图像检索技术132

6.3 面向智能移动终端的图像检索技术134

6.4 面向分布式计算和存储平台的图像检索技术137

6.5 本章小结141

参考文献142

第7章针对特定应用的图像检索技术143

7.1 针对特定自然图像的图像检索技术143

7.2 针对情感语义图像的图像检索技术145

7.2.1 图像情感信息（Image emotion information）146

7.2.2 图像情感标注（Image emotion labeling）146

7.2.3 基于情感语义的图像检索系统的研究148

7.3 本章小结150

参考文献150

第8章智能图像检索技术研究展望151

附录A 图像相关开源工具包资源156

A1 开源图像处理工具包156

A1.1 OpenCV156

A1.2 EmguCV157

A1.3 Image Processing Toolbox157

A1.4 VLFeat158

A2 开源图像检索引擎158

A2.1 GRire158

A2.2 Caliph&Emir159

A2.3 Apache Lucene159

A2.4 Nutch159

A2.5 Egothor159

A2.6 BDDBot159

A2.7 Zilverline159

A2.8 Constellio160

A2.9 起点R3企业级搜索引擎160

A2.10 Katta分布式Lucene161

附录B 部分重要算法伪／源码162

B1 Boyer-Moore（BM）关键字匹配算法162

B2 Wu-Manber多关键字匹配算法164

B3 颜色空间转换函数166

B4 PCA主成分分析代码171

B5 AMVL自适应多视角学习算法代码173

B6 Sparse CCA稀疏典型性相关分析178

作者简介192