基于内容图像检索技术

基于内容图像检索技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:清华大学
作者:周明全
出品人:
页数:254
译者:
出版时间:2007-12
价格:28.00元
装帧:
isbn号码:9787302147978
丛书系列:
图书标签:
  • 图像检索
  • 算法
  • CBIR
  • 基于内容的图像检索
  • 信息检索
  • 图书馆借的
  • 内容图像检索
  • 计算机视觉
  • 图像识别
  • 深度学习
  • 特征提取
  • 图像检索技术
  • 机器学习
  • 数字图像
  • 内容分析
  • 图像处理
想要找书就要到 小美书屋
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

《基于内容图像检索技术》从理论方法研究与实现技术角度,总结归纳了基于内容图像检索(CBIR)技术的研究与进展,并融入了作者多年来的相关研究与应用成果,系统地介绍了CBIR的主要概念、基本原理、典型方法、实用范例以及新动向。《基于内容图像检索技术》共有12章分为五部分:第一部分是概述,分析了CBIR的体系结构、技术现状和发展趋势;第一部分讨论图像特征提取,给出图像低层特征(颜色、形状、纹理、空间关系)和图像高层特征(语义)提取算法,论述了综合图像多特征的检索方法以及三维模型检索的前沿研究;第三部分是优化,论述了特征优化与过程优化;第四部分给出了相关性评价与量化评价的通用方法;第五部分介绍原型系统与应用实例,介绍了作者设计实现的原型检索系统与应用实例。

《基于内容图像检索技术》注重理论分析与算法实践相结合。体系完善,书中所列算法均已调试通过,配有适量习题,每章均附有参考文献与小结,便于参考查阅。《基于内容图像检索技术》内容详实。比较实用,可供电子工程、计算机科学与技术、媒体制作和生产、远程教育和医疗、公安、遥感等领域的科技工作者参考,亦可作为高校电子工程、计算机及相关专业研究生教材。

《数字世界的视觉地图:非遗文化的传承与创新》 在这个信息爆炸的时代,我们每天都被海量的数据洪流所裹挟,而图像作为信息传递的最直观媒介,其重要性愈发凸显。然而,如何在这片由像素构成的汪洋大海中,精准地捕捉到我们所需的视觉元素,并赋予其更深厚的文化内涵,成为一个亟待探索的课题。本书将带领读者踏上一段穿越数字世界与非物质文化遗产(以下简称“非遗”)交织的旅程,深入剖析如何运用前沿的数字技术,为珍贵的非遗文化构建一张精准、生动的视觉地图。 第一篇:非遗文化的数字新生——挑战与机遇 非遗,是中华民族智慧的结晶,是民族精神的瑰宝。然而,随着时代变迁,许多非遗正面临着传承断层、技艺失传、公众认知度低等严峻挑战。传统的记录方式往往难以捕捉非遗技艺的精髓,也难以将那些沉淀了岁月痕迹的物件与故事,以更易于传播的方式呈现给大众。 本书将首先探讨非遗文化所面临的困境,并分析为何传统的保护与传承模式已难以满足新时代的需求。我们将深入研究非遗作品的多元化特性,包括其静态的物质载体(如古籍、服饰、器物)和动态的技艺展现(如表演、工艺制作过程),以及与之相关的口述传统、节日习俗等。这些丰富的维度,为数字化的介入提供了广阔的空间,但也对我们的技术运用提出了更高的要求。 第二篇:构建视觉识别体系——从像素到意义 要让非遗文化在数字世界中焕发生机,首要任务是建立一套能够精确识别、理解和关联其视觉特征的体系。这并非简单的图像存储,而是要让数字化的图像能够“说话”,能够承载并传递非遗的文化信息。 本书将着重介绍如何构建一套针对非遗视觉特征的识别体系。我们将从以下几个方面展开: 非遗视觉元素的提取与描述: 深入研究不同类型非遗作品的典型视觉元素,例如,戏曲脸谱的色彩与纹样、剪纸艺术的线条与镂空、传统建筑的斗拱与榫卯、陶瓷器皿的釉色与纹饰等。我们将探讨如何运用图像处理技术,如边缘检测、特征点提取、纹理分析等,来捕捉这些关键的视觉信息。同时,我们将结合非遗专家的知识,为这些视觉元素赋予准确的语义描述,构建多层次的视觉特征库。 非遗图像的语义理解与分类: 传统图像检索往往停留在低级视觉特征的匹配,而对于非遗而言,更重要的是理解图像背后的文化含义。我们将介绍如何利用深度学习模型,特别是卷积神经网络(CNN)和注意力机制,来提升非遗图像的语义理解能力。通过训练模型识别出图像中的特定非遗对象、技艺过程、文化场景,并进行精细的分类,例如,将同一款式的刺绣图案进行细分,区分其地域特色、工艺手法和时代风格。 基于多模态信息的非遗关联: 非遗的魅力在于其丰富的文化内涵,往往不仅仅体现在视觉上。本书将强调如何将图像信息与其他模态的信息进行融合,例如,文字描述(历史渊源、制作工艺、文化象征)、音频(表演唱腔、制作声响)、视频(技艺演示、表演片段)等。通过多模态学习,我们可以构建一个更全面的非遗知识图谱,实现更智能的检索和关联。例如,用户输入一张古代官服的局部纹样图像,系统不仅能识别出这是某种祥云纹,还能关联出其寓意、可能属于哪个朝代、在什么场合穿着等信息。 第三篇:智能检索与交互——连接过去与未来 在建立了强大的视觉识别体系之后,本书将聚焦于如何利用这些技术,为非遗文化打造全新的智能检索与交互体验。这不仅是为了方便研究者,更是为了让普通公众能够更便捷、更深入地了解和喜爱非遗。 个性化非遗内容推荐: 基于用户对非遗内容的兴趣偏好,通过分析其过往的浏览记录、搜索行为以及与其他非遗项目的关联度,为用户推荐可能感兴趣的非遗项目、相关故事、制作视频或展览信息。例如,一个对“京剧脸谱”感兴趣的用户,系统可以推荐与其相关的“四大名旦”的表演视频、不同流派的脸谱绘制教程,以及即将举行的京剧文化节信息。 交互式非遗探索平台: 设计富有吸引力的交互式平台,让用户能够以更直观、更生动的方式探索非遗。例如,通过AR/VR技术,让用户“亲临”古代的宫廷,体验传统节日的热闹氛围;提供虚拟的非遗工艺制作体验,让用户在数字环境中学习和模仿制作过程。 非遗文化的跨界融合与创新应用: 探讨如何将非遗的视觉元素与现代设计、艺术创作、教育娱乐等领域进行跨界融合。例如,将传统纹样应用于现代服装设计,将非遗的叙事方式改编成数字游戏,将非遗的制作技艺转化为科普教育的生动案例。通过智能检索,可以快速找到符合主题的非遗素材,为这些创新应用提供强大的支持。 开放的非遗数字生态构建: 倡导建立一个开放的非遗数字资源共享平台,鼓励研究机构、文化遗产保护单位、艺术家、开发者等共同参与,丰富和完善非遗的数字内容,形成良性的生态循环。 结语 《数字世界的视觉地图:非遗文化的传承与创新》不仅仅是一本技术指南,更是一份对中华优秀传统文化的深情呼唤。它旨在揭示数字技术如何成为连接过去与未来、传承与创新的桥梁。通过本书,我们期望为非遗文化的保护与发展开辟一条新的道路,让那些历经沧桑的宝贵文化遗产,在数字时代绽放出更加璀璨的光芒,被更多人了解、喜爱和传承。

作者简介

目录信息

读后感

评分

评分

评分

评分

评分

用户评价

评分

我是在一次偶然的机会下接触到这本书的,当时我正为一篇关于数字图书馆建设的论文苦苦搜寻资料,对如何有效地组织和检索海量图像数据感到头疼。这本书的出现,简直就像及时雨!它系统地阐述了“基于内容”这一核心理念,并详细剖析了内容图像检索的整个流程,从最初的图像预处理,到特征提取,再到索引构建和相似度匹配,每个环节都讲得清晰透彻。尤其是关于特征描述子和数据库索引的章节,让我大开眼界。作者详细介绍了各种特征描述子的优缺点,以及如何根据实际需求选择最合适的描述子。而索引技术的部分,更是点亮了我对大规模图像检索效率提升的希望。我之前总觉得,数据量大了,检索速度肯定会慢下来,这本书通过讲解各种高效的索引结构,比如 KD-tree, Ball tree, 以及更复杂的 LSH (Locality-Sensitive Hashing) 等,让我看到了在大规模数据集中实现快速检索的可能性。书中的图表和示意图也非常丰富,很好地辅助了理解,让我对如何构建一个高效、智能的图像检索系统有了非常清晰的规划。

评分

这本书的阅读体验非常独特,它给我带来了一种沉浸式的学习过程。我通常认为技术书籍会比较枯燥,但这本书却用一种非常引人入胜的方式,将“基于内容”的图像检索技术娓娓道来。作者的叙事风格非常亲切,仿佛在与一位经验丰富的同行交流。书中并没有堆砌大量的公式和晦涩的术语,而是通过大量生动形象的比喻和实际案例,将复杂的概念转化为易于理解的知识。例如,在讲解图像相似度度量时,作者用“量身定制的衣橱”来比喻不同度量方式的侧重点,非常巧妙。而且,这本书非常注重理论与实践的结合,书中提供的代码示例和算法流程图,让我能够快速上手,并验证书中的理论。我尝试着将书中介绍的某些算法应用到我自己的一个小项目中,效果出乎意料的好。这本书不仅为我提供了宝贵的知识,更激发了我深入研究图像检索技术的热情。

评分

这本书简直把我对图像检索的认知推翻了!我一直以为图像检索就是输入一张图,然后电脑找相似的。但这本书让我看到了更深层次的东西,特别是关于“基于内容”这个概念的解读。作者深入浅出地讲解了如何从图像本身的视觉特征入手,比如颜色、纹理、形状、空间关系等等,来理解图像的内容。我印象最深的是关于特征提取的部分,各种 SIFT, SURF, ORB 等算法的介绍,虽然有些专业术语,但作者的讲解非常到位,甚至还辅以了非常形象的比喻,让我这个非计算机专业背景的读者也能大致理解其精髓。书里还详细阐述了这些特征如何被转化为数学模型,以及如何进行相似度计算。读完这部分,我感觉自己仿佛掌握了一把解锁图像“内在语言”的钥匙,对于理解搜索引擎背后强大的图像识别能力有了全新的认识。而且,书中并没有止步于理论,还提到了很多实际的应用案例,比如在医学影像分析、商品检索、甚至安防监控中的应用,这让我看到了这项技术巨大的潜力和价值。这本书给我带来的,不仅仅是知识的增长,更是一种思维方式的转变。

评分

这本书给我带来的震撼,远超我最初的预期。我一直对人工智能领域抱有浓厚的兴趣,特别是机器学习在图像处理方面的应用。这本书深入探讨了“基于内容”的图像检索技术,并且将这一技术与现代的机器学习方法紧密结合。我尤其欣赏书中关于深度学习在特征提取和图像语义理解方面的阐述。作者详细介绍了卷积神经网络(CNN)的原理,以及如何利用预训练模型进行迁移学习,来解决图像检索中的特征提取问题。这部分内容对我来说意义重大,因为它解决了困扰我许久的“如何让计算机真正‘看懂’图像”的难题。书中还讲解了如何利用深度学习模型来学习更具语义的图像表示,从而实现更精准的检索,比如区分“猫”和“狗”,甚至是“一只正在睡觉的猫”和“一只正在玩耍的猫”。这些内容让我看到了图像检索从低级视觉特征迈向高级语义理解的巨大飞跃。整本书的逻辑清晰,循序渐进,既有理论深度,又不乏实践指导,让我受益匪浅。

评分

我一直以来都对信息检索这个领域充满好奇,尤其是在数字化时代,如何有效地从海量信息中找到我们需要的内容,是至关重要的问题。这本书让我对“基于内容”的图像检索有了更深层次的理解。它不仅仅是关于技术的介绍,更是一种思维模式的启发。作者通过对内容图像检索原理的深入剖析,让我认识到,真正高效的检索,依赖于对信息本身内在属性的挖掘和理解。书中详细介绍了图像特征的多种表示方法,以及如何构建有效的索引来加速检索过程。我特别赞赏书中对不同检索策略的比较分析,以及如何根据具体的应用场景来选择最优的检索方案。这让我明白,图像检索并非一成不变的公式,而是需要根据实际需求进行灵活调整的科学。这本书就像一座宝藏,为我打开了通往智能图像检索世界的大门,让我对未来的信息检索技术充满了期待。

评分

看了一半,本来是打算写论文用的,谁知道,第二次续借后就再也没翻过了,又到期了,无奈,还了。

评分

很基础

评分

很基础

评分

很基础

评分

内容很充实,每一页都值得反覆看。大致翻过去也能开拓眼界的。

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有