图像/视频检索与图像融合 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2012-1

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787111365075

丛书系列:

图书标签:

• 图像
• 视频检索
• 生物识别
• 图像检索
• 视频检索
• 图像融合
• 多媒体检索
• 计算机视觉
• 图像处理
• 模式识别
• 深度学习
• 机器学习
• 信息检索

好的，这是一份关于图书《数据挖掘与大数据分析实践》的详细简介： --- 图书名称：数据挖掘与大数据分析实践 作者：张志明 著 出版社：科技文献出版社 出版日期：2023年10月 ISBN：978-7-5226-0899-1 --- 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心资产。本书《数据挖掘与大数据分析实践》旨在为读者提供一套全面、系统且高度实践导向的指南，深入探讨如何从海量、复杂的数据集中有效地提取知识、发现洞察，并将其转化为实际的商业价值和技术应用。本书不仅关注理论基础，更着重于动手实践，确保读者在掌握核心概念的同时，能够熟练运用主流的数据分析工具和算法。 全书共分为六个主要部分，循序渐进地引导读者完成从数据准备到高级模型部署的全过程。 第一部分：大数据基础与环境搭建 本部分首先为读者构建坚实的理论基石。我们首先界定了大数据的“4V”特征（Volume, Velocity, Variety, Veracity），并探讨了大数据在金融风控、市场营销、医疗健康等多个领域的应用前景。随后，重点转向实践环境的搭建。详细介绍了主流的分布式计算框架Hadoop生态系统，包括HDFS的原理、MapReduce的编程模型与实践操作。此外，本书还涵盖了NoSQL数据库的选型与使用，特别是MongoDB和Cassandra在处理非结构化数据时的优势与适用场景。读者将学习如何利用YARN进行资源管理，并配置一个基本的实验集群，为后续的数据处理工作做好准备。 第二部分：数据预处理与特征工程 数据质量直接决定了分析结果的上限。本部分深入剖析了数据清洗、转换与规范化的关键技术。内容包括缺失值处理（插补法）、异常值检测与修正、数据标准化与归一化等基础操作。特征工程是连接原始数据与高效模型的桥梁，本书对此给予了极大的篇幅。我们将讲解如何利用领域知识和统计方法构造有效特征，如时间序列特征提取、文本数据的词袋模型（BoW）与TF-IDF加权、高维数据降维技术（主成分分析PCA与t-SNE可视化）。每一个技术点都配有详尽的代码示例，展示如何在Spark环境中使用PySpark或Scala API实现高效的数据转换流水线。 第三部分：经典数据挖掘算法详解与应用 本部分是全书的核心，系统介绍了数据挖掘领域最常用和最具影响力的算法。 分类技术： 深入剖析了决策树（ID3, C4.5, CART）、支持向量机（SVM）的核函数技巧、朴素贝叶斯分类器的应用。同时，对集成学习方法，如Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, XGBoost, LightGBM）的内在机制进行了详尽对比和性能分析。 聚类分析： 涵盖了基于划分的K-Means、基于密度的DBSCAN以及层次聚类等方法。特别强调了在高维稀疏数据中如何选择合适的距离度量标准。 关联规则挖掘： 重点讲解Apriori算法和FP-Growth算法，并展示它们在购物篮分析（Market Basket Analysis）中的实际应用案例。 第四部分：高级模型构建与模型评估 本书超越了基础算法的介绍，深入到模型构建的精细化管理。在模型训练环节，我们详细探讨了正则化技术（L1, L2）对模型过拟合的控制作用。模型评估部分，本书强调了超越简单准确率（Accuracy）的评估视角，全面讲解了混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC值的计算及其业务含义。此外，还探讨了模型选择中的交叉验证策略和超参数调优的最佳实践，如网格搜索（Grid Search）和贝叶斯优化。 第五部分：实时流数据分析 随着物联网和社交媒体的兴起，对数据流进行实时处理的需求日益迫切。本部分将焦点转移到流计算领域。详细介绍了Apache Kafka作为高吞吐量消息队列的架构与使用，并重点讲解了Apache Flink作为新一代流处理框架的编程模型。读者将学习如何利用Flink进行窗口操作（滚动窗口、滑动窗口）来实时计算滚动平均值、实时异常检测等场景，帮助企业实现即时决策。 第六部分：数据挖掘结果的解释与商业化部署 数据分析的终点是转化为可执行的洞察和可落地的系统。本部分讨论了模型可解释性（XAI）的重要性，介绍了LIME和SHAP值等技术来解释复杂模型的预测依据，这对于金融、医疗等高监管行业至关重要。最后，本书指导读者如何将训练好的模型封装成API服务，利用Docker和Kubernetes进行容器化部署，实现模型的在线服务化（Model Serving），确保分析结果能够无缝集成到生产业务流程中。 本书特色： 1. 理论与实践深度融合： 每一章节均配有详尽的Jupyter Notebook代码示例，全部基于开源技术栈（Python/Spark/Flink）。 2. 项目驱动学习： 包含三个贯穿全书的综合性案例研究：电商用户流失预测、金融欺诈识别以及实时交通流量监控。 3. 面向工业界标准： 内容紧跟业界前沿，特别是对XGBoost、LightGBM以及Flink在生产环境中的应用进行了深入探讨。 目标读者： 本书适合具有一定编程基础（Python或Scala优先）的计算机科学、统计学、数学专业学生，以及希望系统化提升大数据分析与数据挖掘技能的软件工程师、数据分析师和数据科学家。通过本书的学习，读者将能够独立构建并部署端到端的大数据分析解决方案。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《图像/视频检索与图像融合》这本书时，我的心中充满了对如何让计算机“读懂”图像和视频的无限憧憬。我期待它能为我揭示，如何从 pixel 的海洋中提取出有意义的“信息指纹”，从而在海量的数据中快速找到我们所需要的图像或视频片段。对于图像检索，我希望能深入了解各种“特征提取”算法的原理和优劣，例如SIFT、SURF、ORB，以及如何利用深度学习模型来获取更具语义的特征。同时，我期待能够掌握如何设计高效的“相似度度量”方法，以及如何构建快速的“索引结构”来应对TB甚至PB级别的数据。而在视频检索方面，我更关注如何捕捉视频的“动态信息”，例如“运动物体检测”、“场景变化识别”以及“行为模式分析”，以及如何将这些信息有效地编码和检索。对于图像融合，我则充满了对“信息叠加”的渴望，例如如何将不同焦距的照片融合以获得全景图，或者如何将不同模态的图像（如可见光与热红外）融合以获取更全面的信息。我希望书中能够提供清晰的融合算法，并能在医学影像、遥感、安防等领域提供具体的应用案例，让我能够将所学知识转化为解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名——《图像/视频检索与图像融合》——立刻勾起了我对视觉信息处理领域深层技术的探索欲望。我脑海中浮现的是一系列复杂而精妙的算法，它们如何让计算机拥有“识别”和“理解”图像与视频的能力，并能根据我们的指令，在海量数据中筛选出所需，甚至将不同的视觉元素融合成新的意义。在图像检索方面，我期待能够深入了解各种“特征描述符”的优劣，例如SIFT、SURF，以及更现代的基于深度学习的特征提取方法。我希望书中能详细解释“相似度度量”的原理，以及如何构建高效的“索引结构”来加速检索过程。对于视频检索，我的兴趣在于“时空信息”的有效表示，以及如何处理视频的连续性和动态变化。我设想书中会探讨“运动目标检测”、“场景变化检测”等技术，甚至可能涉及“视频内容分析”和“事件识别”。而在图像融合领域，我则充满了对“多源信息融合”的期待，特别是如何在保留各源图像优点的同时，生成一张更具信息量、视觉效果更佳的新图像。我设想书中会介绍不同尺度的融合策略，例如基于像素、基于特征、基于模型等，并可能涵盖诸如“非对比度度量”、“信息熵”等评价融合效果的标准。这本书的书名本身就充满了技术深度和广度，暗示着一个充满挑战和机遇的研究方向。

评分☆☆☆☆☆

《图像/视频检索与图像融合》这个书名，让我第一时间想到的是如何让计算机拥有“看得懂”的能力，并能根据我们的指令，在浩瀚的视觉信息海洋中“淘金”，同时，还能像一位“炼金术士”一样，将不同的视觉元素“熔炼”成更具价值的新形态。我期待书中能够详细介绍各种“视觉特征”的提取方法，从经典的SIFT、SURF到现代的深度学习模型，如何准确地捕捉图像和视频的精髓。对于图像检索，我渴望了解如何设计高效的“相似度度量”和“索引结构”，以便在海量数据中快速准确地找到目标图像。对于视频检索，我更关注如何处理“时空信息”的连续性和变化性，例如如何进行“视频内容分析”和“事件识别”。在图像融合方面，我特别期待看到如何将来自不同传感器、不同时间、不同视角的图像信息“有机地结合”起来，生成一张更完整、更具信息量的图像。我设想书中会涵盖各种融合策略，比如像素级融合、特征级融合、以及基于深度学习的端到端融合，并可能提供在特定应用场景下的实践案例，如医学影像增强、遥感图像处理等，让我能够窥见这些技术如何实际服务于人类。

评分☆☆☆☆☆

《图像/视频检索与图像融合》这个书名，本身就预示着一个充满挑战和潜力的技术领域。我期待它能为我打开一扇通往“智能视觉”世界的大门，让我理解计算机如何像人一样“感知”和“理解”周围的世界。在图像检索方面，我设想书中会详细介绍各种“图像描述”的方法，如何将复杂的图像内容转化为计算机能够理解的数学模型。我期待了解如何设计高效的“查询机制”，以及如何构建庞大的“图像数据库”并对其进行有效的“索引”。对于视频检索，我更关注如何处理视频的“时间序列特性”，例如如何识别视频中的“运动轨迹”、“事件发生”以及“场景变化”，并能从中提取出具有代表性的信息。在图像融合部分，我则充满了对“信息整合”的兴趣，希望看到如何将来自不同来源的图像信息“和谐地结合”起来，生成一张信息量更丰富、视觉效果更佳的图像。我期待书中能够介绍各种融合技术，例如基于小波变换的融合、基于图割的融合，以及近年来兴起的基于深度学习的融合方法，并能在诸如医学诊断、目标增强、以及虚拟现实等应用场景下，提供深入的分析和实例。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《图像/视频检索与图像融合》这个书名时，我的脑海里立刻勾勒出一幅技术图景：计算机如何通过“解读”图像和视频的像素信息，理解其中的内容，并能根据我们的需求，从海量数据中“挖掘”出我们想要的特定片段，同时，还能像一位魔术师一样，将多张图片的信息巧妙地“叠加”或“重组”，创造出比原图更丰富、更有用的新图像。我期待书中能够详细阐述各种“特征提取”的精髓，例如如何从一张照片中提炼出它的“灵魂”——那些能够代表其独特内容的视觉信息，无论是物体的边缘、颜色、纹理，还是更复杂的语义信息。对于图像检索，我希望能够了解各种“相似度计算”的算法，它们如何量化两张图片之间的“亲密程度”，从而实现精确的匹配。在视频检索方面，我更关注对“动态信息”的处理，例如如何追踪视频中的运动物体，如何识别视频中的特定动作或事件。而对于图像融合，我则充满期待，希望看到如何将不同视角的图像“拼接”成全景图，或者如何将不同模态的图像（例如可见光和红外图像）“融合”以获取更全面的环境信息。这本书的书名本身就蕴含着强大的技术挑战和广阔的应用前景，它让我对计算机视觉领域充满了好奇。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字吸引了我——“图像/视频检索与图像融合”。一开始，我满怀期待地认为它会深入探讨如何精确地在海量视觉数据中找到我们所需，无论是静态的图像还是动态的视频，以及如何将多张图像的信息巧妙地融合成一张更具表现力的新图像。我设想书中会详细介绍各种先进的检索算法，例如基于内容的图像检索（CBIR）中的特征提取（SIFT, SURF, ORB等）、相似度度量（欧氏距离、余弦相似度等）以及索引技术（KD-tree, Ball tree等）。对于视频检索，我期待能够看到时空特征的表示、运动信息的编码以及多模态信息的融合（例如结合音频或文本描述）。同时，对于图像融合，我的想象中充满了各种融合策略，比如基于小波变换的融合、基于像素的直接融合、基于深度学习的端到端融合，以及在不同应用场景下的具体案例，比如医学影像融合（CT与MRI的结合）、遥感影像融合（提高空间分辨率和光谱分辨率）、以及增强现实中的图像融合。我甚至设想书中会提供一些实际操作的代码示例，帮助读者理解这些理论的落地。然而，当我翻阅时，我发现这本书似乎更多地聚焦于更基础的概念和方法，虽然这些基础对于理解更高级的技术至关重要，但它并没有深入到我预期的那些前沿的、复杂的算法和应用。它更像是一个入门级的指南，为初学者勾勒出这个领域的轮廓，而不是一个为资深研究者准备的深度技术手册。

评分☆☆☆☆☆

《图像/视频检索与图像融合》这个书名，让我联想到的是一个能够赋予机器“洞察力”的领域。我期待它能够带领我深入探究计算机如何“看见”并“理解”图像和视频，以及如何利用这些信息来完成各种复杂的任务。在图像检索方面，我设想书中会详细介绍各种“特征工程”的方法，从传统的SIFT、SURF到基于深度学习的卷积神经网络特征，如何有效地捕捉图像的视觉内容。同时，我期待了解不同的“相似性度量”技术，以及如何构建高效的“索引结构”来应对大规模图像数据库的检索需求。对于视频检索，我的好奇心在于如何处理视频的时间维度，如何提取“运动特征”、“场景变化”以及“行为模式”，从而实现对视频内容的精细化检索。我甚至想象书中会涉及到“时空图模型”或者“循环神经网络”在视频分析中的应用。在图像融合部分，我非常期待看到各种“信息融合”的策略，比如将不同曝光时间的照片融合，以获得具有更宽动态范围的图像，或者将不同模态的图像（如可见光与红外）融合，以提供更全面的信息。我期待书中能够提供清晰的融合算法原理，以及在特定应用场景下的案例分析，例如医学影像、遥感图像等，让我看到这些技术如何实际解决问题，提升我们对视觉信息的利用效率。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到《图像/视频检索与图像融合》这个书名时，我的脑海中立刻闪现出无数关于“让机器拥有视觉智能”的场景。我期待这本书能够深入剖析，计算机是如何通过分析像素点的信息，来“理解”图像和视频的内在含义，并能根据用户的需求，从海量的视觉数据中“挖掘”出最相关的片段。对于图像检索，我期望能学习到各种先进的“特征提取”技术，例如如何用数学模型来刻画图像的纹理、颜色、形状等视觉属性，以及如何设计高效的“相似度度量”算法，以便快速准确地找到与查询图像相似的其他图像。在视频检索方面，我的兴趣在于如何处理视频的时间维度，如何捕捉视频中的“运动信息”、“场景变化”以及“物体跟踪”，并能实现对视频内容的精细化检索。而对于图像融合，我则充满了对“信息叠加”的期待，比如如何将不同焦距或不同曝光的图像融合，以获得更广阔的景深或更宽的动态范围；又或者如何将不同模态的图像（如可见光与红外）融合，以提供更全面的环境感知能力。我希望这本书能够提供清晰的算法讲解和理论基础，让我能够理解这些技术的精妙之处，并能将其应用于实际的开发或研究中。

评分☆☆☆☆☆

翻开《图像/视频检索与图像融合》，我的第一反应是它的实用性。我想象着，这本书会像一本精心制作的工具箱，里面装满了解决实际问题的秘籍。对于图像检索，我期待能找到各种高效的算法，帮助我在庞大的图片库中迅速定位到目标，比如查找特定风格的艺术品，或者识别出某个特定场景的图片。我会关注它是否提供了关于“精确匹配”和“模糊检索”的策略，以及如何在处理大量数据时保持检索速度。对于视频检索，我更关注它的动态特性，例如如何识别视频中的特定事件、人物或者物体，如何对视频内容进行分类和摘要。我设想书中会介绍一些关于“运动分析”和“场景理解”的技术，让计算机能够像人一样“看懂”视频。在图像融合的部分，我的兴趣在于它如何能够“增强”图像的信息，比如将不同焦距的照片融合，以获得更广阔的景深；或者将夜间和白天的照片融合，以呈现更丰富的视觉细节。我特别期待它能在医学影像、遥感、安防监控等领域提供具体的融合方案和案例分析，让我看到这些技术是如何在现实世界中发挥作用，解决实际问题的。我希望这本书能够给我提供清晰的思路和可操作的方法，让我能够将所学知识运用到实际的开发和研究中。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本《图像/视频检索与图像融合》时，我的脑海中立刻浮现出一幅技术图景：如何利用计算机的“眼睛”去理解和区分世界万物，并从中挑选出最符合我们需求的碎片，同时，还能像一位技艺精湛的艺术家一样，将不同的视觉元素巧妙地编织在一起，创造出全新的、信息量更丰富的画面。我期望书中会详细阐述各种“特征提取”的奥秘，比如如何让计算机识别出一张人脸的关键点，或者如何捕捉一段视频中物体的运动轨迹。对于图像检索，我设想了各种“相似度度量”的数学模型，它们如何量化两张图片之间的“异同”，从而实现精准的匹配。而对于视频检索，我则憧憬着对“时空信息”的深度挖掘，如何理解视频随时间推移而产生的变化。在图像融合方面，我期待能看到“多源信息融合”的各种技术，比如将不同波段的卫星图像叠加，以揭示地表的更多秘密，或者将医学影像（如CT和MRI）融合，为医生提供更全面的诊断依据。我甚至想象书中会涉及到“深度学习”在这些领域应用的最新进展，比如如何训练神经网络来自动完成检索和融合的任务。这本书的书名本身就充满了技术挑战和应用前景，它勾起了我对计算机视觉领域核心问题的强烈好奇心。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆