图像低层特征提取与检索技术

图像低层特征提取与检索技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:电子工业出版社
作者:孙君顶
出品人:
页数:292
译者:
出版时间:2009-7
价格:39.00元
装帧:
isbn号码:9787121089336
丛书系列:
图书标签:
  • 图像检索
  • 特征提取
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具体描述

《图像低层特征提取与检索技术》对基于内容的图像检索技术(CBIR)的基本原理、典型方法和研究进展进行了比较详细的介绍和讨论,并融入了作者多年来的相关研究成果。《图像低层特征提取与检索技术》共7章:第1章绪论,介绍CBIR的体系结构、发展历程、发展趋势;第2章介绍CBIR所涉及的关键技术;第3~5章,详细讨论了常用图像底层特征(颜色、形状、纹理)的提取与描述算法;第6~7章,论述基于压缩域的图像检索技术及高维索引技术,机器学习技术在图像检索中的的应用。书中各章共列出了400多篇有代表性的参考文献,附在各章的末尾,供读者参考。

《数字媒体内容分析与信息组织》 内容简介 本书聚焦于数字媒体内容,特别是图像、视频和文本数据在当今信息爆炸时代所面临的深刻挑战——如何高效、准确地理解、管理和利用海量信息资源。全书系统梳理了从基础理论到前沿应用的全景图谱,旨在为信息科学、计算机科学、图书馆学及相关工程领域的研究人员、工程师和高级学生提供一套扎实且富有洞察力的知识体系。 第一部分:数字媒体基础与信息理论 本部分奠定了理解复杂媒体内容分析的理论基石。 第一章:数字媒体的本质与表示 本章深入探讨了数字化信息的物理基础与抽象模型。内容涵盖了信号的采样、量化理论,以及数字图像、视频和音频在计算机内部的精确编码方式。重点讨论了不同颜色空间(如RGB、HSV、Lab)的数学关系及其在视觉感知中的差异。此外,还剖析了多媒体数据流的压缩标准(如JPEG、MPEG系列)背后的信息论原理,强调了有损压缩对后续内容理解的潜在影响。 第二章:信息组织与知识表达 本章从信息科学的角度审视媒体内容的组织方式。讨论了传统的分类学、标引法和主题分析在数字环境下的局限性。随后,详细阐述了基于本体论(Ontology)的知识表示方法,如何利用语义网络和图数据库技术来构建细粒度的知识结构,使机器能够理解媒体内容的深层关联和上下文信息。比较了描述性元数据(Descriptive Metadata)与结构性元数据(Structural Metadata)的应用场景与构建规范。 第二部分:多模态信息获取与预处理 本部分关注如何从原始的、往往是“嘈杂的”数字媒体中可靠地提取出可供分析的结构化特征。 第三章:高效能图像与视频预处理技术 本章着重于改善后续分析流程鲁棒性的关键技术。内容包括针对噪声、光照变化、运动模糊等常见图像质量问题的自适应滤波算法,如非局部均值滤波(Non-Local Means)和双边滤波(Bilateral Filtering)。在视频处理方面,详细介绍了运动补偿、去隔行技术以及如何利用时域滤波有效抑制视频中的随机噪声,确保后续目标跟踪和场景理解的准确性。 第四章:大规模文本语料的清洗与规范化 针对非结构化的文本数据,本章提供了从网页抓取到语料库构建的全流程指南。关键技术包括高效的文本去重算法、编码错误处理、停用词移除、词干提取(Stemming)和词形还原(Lemmatization)。本章特别强调了针对网络文本中特有的缩写、表情符号和非标准语言现象的规范化策略,为后续的自然语言处理(NLP)任务奠定干净的数据基础。 第三部分:深度学习驱动的内容理解 本部分是本书的核心,详细介绍当前主流的深度学习模型在媒体内容理解中的应用范式。 第五章:卷积神经网络(CNN)在空间特征提取中的机制 本章系统讲解了卷积神经网络的结构演进,从LeNet到ResNet、Inception网络的设计哲学。重点剖析了卷积层、池化层、激活函数和批归一化(Batch Normalization)在捕获图像空间层次化特征中的作用。通过具体的案例分析,说明了如何设计网络结构以适应不同复杂度的视觉任务,如纹理识别和局部形状描述。 第六章:循环网络(RNN)与Transformer在序列数据分析中的应用 本章专注于处理时间序列和自然语言序列数据。详细介绍了RNN、LSTM和GRU模型如何捕捉时间依赖性。更重要的是,本章深入探讨了Transformer架构,特别是其自注意力(Self-Attention)机制,如何突破传统循环结构的瓶颈,实现对长距离依赖信息的并行化高效建模,这是理解视频时间轴信息和长篇文本语义的关键。 第七章:跨模态学习与联合表示 现代信息检索往往需要融合不同类型的数据。本章探讨了如何构建有效的跨模态映射空间。内容包括如何利用对比学习(Contrastive Learning)使图像嵌入与文本嵌入在同一低维流形上保持语义一致性,实现“图文对齐”。讨论了多模态融合策略,如早期融合、晚期融合以及多注意力机制下的联合推理框架。 第四部分:媒体内容的组织与检索架构 本部分将内容理解的成果转化为实际的组织和检索系统。 第八章:内容驱动的语义索引构建 本章讲解如何将深度模型输出的稠密向量(Embedding)转化为高效的搜索索引。内容涵盖了近似最近邻(ANN)搜索算法的原理,如基于图的搜索(HNSW)和基于量化的搜索(PQ/IVF),以应对高维向量空间的“维度灾难”。讨论了如何构建多级索引结构以平衡查询速度、召回率和存储效率。 第九章:智能问答与知识发现系统 本章关注如何利用分析出的媒体内容和知识图谱,构建能够进行复杂推理的交互式系统。系统地介绍了基于检索增强生成(RAG)的文本问答框架,以及如何结合视觉问答(VQA)技术,使系统能够根据用户对图像或视频的自然语言提问,定位相关片段并生成解释性答案。重点分析了推理链(Chain-of-Thought)在提升复杂问题解决能力中的作用。 第十章:媒体内容管理的伦理、隐私与未来趋势 最后,本章探讨了在利用先进技术进行内容分析时必须面对的社会责任问题。讨论了内容去偏见(Debiasing)技术,确保模型公平性;数据脱敏和隐私保护机制在媒体处理流水线中的应用。展望了自监督学习、联邦学习在媒体数据处理中的前景,以及通用人工智能(AGI)对未来信息组织范式的潜在颠覆。 本书内容严谨,逻辑清晰,理论与实践并重,旨在为构建下一代智能信息系统提供坚实的理论基础和切实可行的技术指导。

作者简介

目录信息

第1章 绪论
1.1 图像检索技术发展历程
1.1.1 基于文本的图像检索
1.1.2 基于内容的图像检索技术
1.2 基于内容图像检索技术研究内容
1.2.1 特征提取及匹配
1.2.2 索引机制
1.2.3 用户接口
1.3 国内外研究状况
1.3.1 国内外研究现状
1.3.2 国内外研究热点
1.4 CBIR技术应用
1.5 经典CBIR系统介绍
1.5.1 QBIC:
1.5.2 Virage
1.5.3 Photobook
1.5.4 VisualSEEK和WebSEEK
1.5.5 Blobworld
1.5.6 Netra
1.5.7 MARS
1.5.8 SIMPLIcity
1.5.9 其他系统
1.6 本书内容安排
参考文献
第2章 基于内容图像检索关键技术
2.1 CBIR的基本检索原理
2.2 图像内容及检索层次
2.2.1 图像内容
2.2.2 图像检索层次
2.3 常用的低层视觉特征描述方法
2.3.1 颜色特征
2.3.2 纹理特征
2.3.3 形状特征
2.3.4 MPEG-7中的图像特征描述符
2.4 特征匹配技术
2.4.1 计量定理
2.4.2 常用的匹配算法
2.4.3 精确查询与近似查询
2.5 性能评价准则
2.5.1 精确度和检索率
2.5.2 命中准确率
2.5.3 排序值评测法
2.5.4 ANMRR
2.5.5 前N个结果的正确率与检索率
参考文献
第3章 基于颜色特征的图像检索
3.1 引言
3.2 颜色空间
3.2.1 颜色基础
3.2.2 RGB颜色空间
3.2.3 HSV颜色空间
3.2.4 CIELab和CIELuv颜色空间
3.2.5 YCrCb颜色空间
3.3 颜色量化
3.3.1 颜色量化的定义
3.3.2 常用的颜色量化方法
3.4 全局颜色特征
3.4.1 颜色直方图
3.4.2 改进的颜色直方图方法
3.4.3 颜色不变量
3.4.4 图像主色
3.4.5 色调直方图
3.4.6 颜色矢量角直方图
3.4.7 颜色矩
3.4.8 颜色熵
3.4.9 改进的颜色熵及颜色矩
3.5 空间颜色特征
3.5.1 改进的颜色直方图法
3.5.2 颜色聚合向量
3.5.3 颜色相关图
3.5.4 局部颜色特征
3.6 颜色空间分布熵
3.6.1 环形颜色直方图
3.6.2 改进的环形颜色直方图
3.6.3 空间分布熵
3.6.4 加权颜色空间分布熵
3.6.5 消除孤立分布小颜色块的影响
3.7 位平面熵
3.7.1 位平面分解与位平面
3.7.2 位平面熵
3.8 位平面熵增强法
3.8.1 改进的位平面熵
3.8.2 空间分布熵
3.9 基于显著点的图像检索
3.9.1 块逆概率差(BDIP)模型及BDIP图像的提取
3.9.2 显著点提取算法
3.9.3 基于显著点的特征提取
参考文献
第4章 基于形状特征的图像检索
4.1 形状表达和描述
4.2 基于轮廓的描述方法
4.2.1 链码
4.2.2 傅里叶形状描述符
4.2.3 曲率尺度空间描述符
4.2.4 小波描述符
4.3 基于区域的描述方法
4.3.1 几何不变矩
4.3.2 Zemike矩
4.3.3 ART(AngularRadialTransformation)
4.3.4 通用傅里叶描述符
4.4 简单几何参数描述符
4.4.1 基于轮廓的方法
4.4.2 基于区域的方法
4.5 基于状态矩阵描述方法
4.5.1 状态矩阵定义
4.5.2 基于马尔可夫链形状特征提取
4.5.3 基于状态相关图的特征提取方法
4.6 基于平坦度及凹凸度的描述方法
4.6.1 平坦度及凹凸度定义
4.6.2 形状特征量化
4.7 基于信息熵的描述方法
4.7.1 图像信息熵定义
4.7.2 图像的单元熵
4.7.3 利用熵矩阵的特征值向量进行检索
4.7.4 利用熵矩阵的不变矩进行检索
4.7.5 算法特性
4.8 基于方向链码的描述方法
4.8.1 基于链码的形状检索
4.8.2 链码分布矢量(CCDV)
4.8.3 链码相关矢量(CCCV)
4.8.4 链码空间分布熵(CCSDE)
4.8.5 链码相关熵(CCRE)
4.8.6 综合特征描述
4.9 基于角点的描述方法
4.9.1 轮廓角点提取
4.9.2 基于内角的轮廓角点检测
4.9.3 基于链码局部直方图的角点检测
4.9.4 基于CSS的角点检测
4.9.5 改进的多尺度角点检测方法
4.9.6 角点检测算法比较
4.9.7 距离直方图
4.9.8 相对位置分布
4.9.9 相关单元熵
4.10 基于矩的轮廓描述方法
4.10.1 轮廓矩
4.10.2 Chen不变矩
4.10.3 边界序列矩
4.10.4 极半径不变矩
4.10.5 组合矩
参考文献
第5章 基于纹理特征的图像检索
5.1 图像的纹理描述
5.1.1 纹理及纹理特征的定义
5.1.2 常用的纹理分析方法
5.1.3 纹理的分类
5.1.4 纹理研究及应用领域
5.1.5 纹理描述存在的问题
5.2 统计法纹理分析
5.2.1 直方图的矩
5.2.2 二维灰度直方图
5.2.3 灰度共生矩阵
5.2.4 灰度.梯度共生矩阵
5.2.5 纹理谱
5.2.6 LBP算法
5.2.7 Laws纹理能量
5.2.8 数学形态学分析法
5.2.9 自相关函数法
5.2.10 Tamura纹理特征
5.2.11 灰度游程长度法
5.3 结构法纹理分析
5.3.1 结构法基本知识
5.3.2 纹理镶嵌
5.3.3 Voronoi多边形方法
5.3.4 其他方法
5.4 频谱法纹理分析
5.4.1 傅里叶变换法
5.4.2 贝塞尔.傅里叶变换法
5.4.3 小波变换法
5.4.4 Gabor变换法
5.5 模型法纹理分析
5.5.1 马尔可夫随机场模型法
5.5.2 Gibbs随机场模型法
5.5.3 自回归模型
5.5.4 多尺度自回归模型
5.5.5 基于分形模型
5.5.6 Wold模型法
5.6 纹理基元共生矩阵
5.6.1 方块编码算法
5.6.2 纹理基元的提取
5.6.3 纹理基元共生矩阵
参考文献
第6章 基于压缩域的图像检索
6.1 概述
6.1.1 图像压缩技术
6.1.2 静态图像压缩标准
6.1.3 压缩域图像检索原理
6.1.4 压缩域图像检索的研究内容
6.1.5 压缩域图像检索的研究方法
6.2 空间压缩域
6.2.1 基于矢量量化
6.2.2 分形编码
6.2.3 预测编码
6.3 变换压缩域
6.3.1 基于DFT变换域
6.3.2 基于DCT压缩域
6.3.3 基于小波压缩域
6.3.4 基于K.L变换域
6.4 空间域和变换域的融合检索
6.5 DCT压缩域内的纹理特征
6.5.1 复杂度的定义
6.5.2 复杂度直方图
6.6 DCT压缩域内的形状特征
6.6.1 理想边缘模型DCT。块的分类
6.6.2 空间边缘分布特征的提取
参考文献
第7章 高维索引技术
7.1 高维索引技术
7.2 高维索引技术发展趋势
7.2.1 向量近似方法
7.2.2 近似检索方法
7.2.3 并行索引方法
7.3 向量空间中的高维特性
7.4 维数灾难现象
7.4.1 查询代价模型
7.4.2 维数灾难现象的产生
7.5 基于矢量量化的向量近似方法
7.5.1 矢量量化
7.5.2 基于矢量量化技术的索引结构(CuiJ.T.etal2007,崔江涛2005)
7.5.3 码书长度分析与乘积码书法
7.5.4.近邻搜索算法
7.5.5 实验分析
7.6 二次式距离上基于SVD的高维索引方法
7.6.1 奇异值分解
7.6.2 索引结构
7.6.3 近邻搜索算法
7.7 多分辨率高维索引方法
7.7.1 基本原理
7.7.2 索引结构
7.7.3 近邻搜索算法
7.8 向量近似方法在相关反馈技术中的应用
7.8.1 二次式距离方法
7.8.2 核函数方法
7.8.3 改进的近邻搜索算法
7.9 高维索引技术评价准则
参考文献
附录A 基于轮廓的图像检索系统
A.1 系统框架
A.2 图像数据管理
A.3 系统实现
附录B 系统中本文算法实现代码
B.1 基于MCP的角点检测算法
B.2 组合矩算法
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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抱着对《图像低层特征提取与检索技术》这一技术领域的学习热情,我满心期待地翻开了这本书,希望能从中领略到算法的精妙和实践的智慧。然而,我却发现这本书的内容竟然是关于中国传统戏剧艺术的深度剖析。书中详细介绍了京剧、昆曲、越剧、黄梅戏等不同剧种的起源、发展、表演程式、唱腔板式、脸谱服饰等方方面面。作者对各个剧种的代表性剧目,如《霸王别姬》、《牡丹亭》、《梁山伯与祝英台》等,进行了细致的解读,分析了其故事情节、人物塑造、艺术特色以及在历史上的地位。我读到了一章节,专门讲解了京剧脸谱的颜色含义和绘制技巧,以及不同脸谱所代表的人物性格和命运。书中还深入探讨了戏曲的音乐唱腔,包括其旋律特点、节奏变化、以及如何通过唱腔来表达人物的情感和内心世界。此外,对戏曲的表演身段、念白技巧、以及武打动作等,也进行了详尽的介绍。甚至,书中还触及了戏曲的服装、道具、舞台布置等,是如何共同营造出浓厚的艺术氛围。我苦苦搜寻着与“图像”、“特征”、“提取”、“检索”相关的任何信息,但最终只在书中看到了关于戏曲脸谱的色彩分析,这与我期望的图像特征提取完全是风马牛不相及。这本书的内容与书名之间存在着巨大的鸿沟,让我对这本书的真实意图产生了深深的怀疑,感觉自己被一本错位了内容的书籍所误导,完全没有找到任何关于图像低层特征提取与检索技术的内容。

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当看到《图像低层特征提取与检索技术》这个书名时,我立刻联想到了如何通过计算机视觉算法来分析图像的像素信息,例如颜色、纹理、形状等,并以此来构建图像的特征向量,最终实现图像的快速检索。然而,当我阅读这本书时,却发现它全然指向了另一个领域:人工智能伦理与社会影响。书中深入探讨了人工智能技术在各个领域的应用所带来的伦理困境,例如自动驾驶汽车的决策选择、面部识别技术的隐私侵犯、以及算法偏见对社会公平的影响。作者对人工智能的未来发展趋势,如通用人工智能(AGI)、意识的产生等,也进行了 speculative 的讨论,并提出了相应的担忧和建议。我读到了一章节,详细分析了机器学习算法中的“黑箱”问题,以及如何提高算法的透明度和可解释性,以避免潜在的滥用。书中还深入探讨了人工智能对就业市场的影响,以及如何应对由此带来的社会结构性变革。此外,对人工智能在军事领域的应用,如自主武器系统的发展,以及相关的伦理规范,也进行了详尽的讨论。甚至,书中还触及了人工智能与人类意识的关系,以及未来人类与人工智能共存的可能性。我试图在这些关于伦理、隐私、偏见、未来等宏大叙事中,寻找一丝关于“图像”、“特征”、“提取”、“检索”的技术细节,但最终却一无所获。这本书的内容与书名之间存在着巨大的脱节,让我对这本书的实际内容感到非常失望,这完全不是我原本期待的关于“图像低层特征提取与检索技术”的专业书籍。

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我购买《图像低层特征提取与检索技术》这本书,是抱着学习如何从图像中提取有用的低层信息,并将其应用于高效检索的初衷。然而,这本书的内容却全然指向了另一个领域:古籍修复与保护技术。书中详细介绍了纸张的成分分析、老化机理、以及不同材质古籍的修复方法,包括揭褙、填补、去污、除酸等工艺流程。作者不仅列举了各种修复材料的选择原则,如不同种类的糨糊、修复纸的选用,还对各种修复工具的用法进行了图文并茂的讲解,例如如何使用针挑、刮刀、压板等。书中还深入探讨了不同时代、不同地域古籍的装帧特点,以及相应的保护策略,例如如何防治虫蛀、霉变、光照损害等。我读到了一章节,详细介绍了如何处理因受潮而产生的霉斑,包括使用特定的化学试剂和物理方法进行去除,同时要确保不对纸张造成二次伤害。另一章节则聚焦于破损纸张的加固技术,提出了多种不同的加固材料和工艺,并分析了它们各自的优缺点。作者甚至还讲解了如何利用现代技术,如X射线成像、红外光谱等,来分析古籍的材质成分和保存状况,为修复提供科学依据。我苦苦搜寻着与“图像”、“特征”、“提取”、“检索”相关的任何信息,但最终只在书中看到了古籍纸张的纤维结构和纸张的年代鉴定方法,这与我的预期完全背离。这本书的内容与书名之间存在着巨大的鸿沟,让我对这本书的真实意图产生了深深的怀疑,感觉自己被一本错放了标签的书籍所误导。

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拿到《图像低层特征提取与检索技术》这本书,我原本期望深入了解计算机视觉领域的核心技术,例如边缘检测、角点检测、纹理描述等,以及这些技术如何服务于图像检索任务。然而,当我翻开目录,看到的却是关于中国古代诗词鉴赏的系统性论述。从诗经的朴素写实,到楚辞的浪漫瑰丽,再到唐诗的繁盛与宋词的婉约,本书对各个时期的诗歌风格、代表作家及其作品进行了详尽的梳理和分析。书中对格律、对仗、用典等诗歌创作的技巧也进行了细致的讲解,并提供了大量的诗歌范例,对其意境、情感和艺术手法进行了深入的解读。尤其让我印象深刻的是,作者花费了大量篇幅来分析白居易的《长恨歌》和李白的《将进酒》等脍炙人口的作品,从字词的推敲到意象的解读,再到情感的升华,都进行了旁征博引、鞭辟入里的分析,让我对这些经典作品有了全新的认识。此外,书中还涉及了词的起源和发展,对宋词的婉约派和豪放派进行了对比分析,并对苏轼、辛弃疾、李清照等词人的代表作进行了赏析。甚至,作者还触及了诗词在历史上的传播和影响,以及它们如何反映当时的社会风貌和文人情怀。我试图在这浩如烟海的诗词世界里寻找一丝关于图像的痕迹,哪怕是比喻或者象征,但最终却是徒劳。这本书的内容与书名完全不符,给我的阅读体验带来了巨大的困惑和一丝啼笑皆非的感觉,这完全不是我想要学习的关于“图像低层特征提取与检索技术”的内容。

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以《图像低层特征提取与检索技术》为书名,我自然而然地认为这本书会深入探讨如何将图像分解成最基本的组成部分,例如像素值、颜色空间、梯度信息等,并在此基础上发展出有效的特征描述子,进而实现对海量图像的快速检索。然而,这本书的内容却完全转向了另一个全然不相关的领域:国际关系与地缘政治。书中详尽地分析了冷战时期的两大阵营对峙,以及其背后复杂的意识形态冲突和地缘战略博弈。作者对大国之间的权力转移、国际组织的运作机制、以及区域冲突的根源进行了深入的探讨。我读到了一章,专门讲解了如何通过分析一个国家的军事实力、经济体量、外交影响力等因素来评估其在国际舞台上的地位,并预测其未来的战略走向。书中还深入分析了不同地缘政治理论,如现实主义、自由主义、建构主义等,及其在解释国际关系中的应用。此外,对联合国、北约、欧盟等国际组织的历史沿革、职能定位以及面临的挑战,也进行了详尽的介绍。甚至,书中还触及了对石油、粮食等战略资源的争夺,以及其对国际关系格局的影响。我试图在这些关于国家、联盟、冲突的讨论中,寻找一丝关于“图像”、“特征”、“提取”、“检索”的蛛丝马迹,但最终却一无所获。这本书的内容与书名之间存在着巨大的偏差,让我感到非常困惑,这本书的出版方是如何确定书名的?我完全没有找到任何关于图像低层特征提取与检索技术的内容。

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我选择《图像低层特征提取与检索技术》这本书,是希望能够深入学习图像处理的核心技术,了解如何从像素级别提取出有用的视觉信息,并将其转化为可供计算机理解和处理的特征,最终用于高效的图像检索。然而,当我翻开书页,展现在我眼前的却是关于天文学的知识。书中详尽地介绍了宇宙的起源与演化,从大爆炸理论到星系的形成,再到恒星的生命周期。作者对各种天体,如行星、恒星、星云、黑洞等,进行了细致的描述,并解释了它们形成的原因和运动规律。我读到了一章节,详细阐述了望远镜的工作原理,以及不同类型的望远镜,如光学望远镜、射电望远镜等,在观测宇宙中的作用。书中还深入探讨了宇宙的尺度和距离测量方法,以及光年的概念。此外,对太阳系的构成、行星的特征、以及月球的绕转运动等,也进行了详尽的介绍。甚至,书中还触及了对系外行星的探索,以及寻找地外生命的可能。我苦苦搜寻着与“图像”、“特征”、“提取”、“检索”相关的任何技术术语,但最终只在书中看到了关于星空图像的拍摄和分析方法,这与我期望的图像特征提取技术完全是两个不同的概念。这本书的内容与书名之间存在着巨大的反差,让我对这本书的定位产生了极大的困惑,感觉自己被一本错位了书名的书籍所误导,完全没有找到任何关于图像低层特征提取与检索技术的内容。

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我购买《图像低层特征提取与检索技术》这本书,是希望能够掌握如何从图像的像素层面出发,提取出诸如颜色直方图、边缘信息、纹理特征等基础数据,并以此为基础构建高效的图像检索系统。然而,这本书的内容却完全聚焦于中医药理论与实践。书中详细介绍了阴阳五行学说在人体生理病理中的应用,以及脏腑经络学说的辨证论治原则。作者对各种常见病症的病因、病机、辨证分型以及相应的治疗方法进行了详细的阐述,涵盖了内科、外科、妇科、儿科等多个领域。我读到了一章节,详细介绍了如何根据患者的脉象、舌象、面色等体征来辨别病症的寒热虚实,并给出相应的方剂配伍。书中还对各种中药的药性、功效、归经以及炮制方法进行了系统性的讲解,并列举了大量的经典方剂,如六君子汤、小柴胡汤、桂枝汤等,分析了其组方原理和临床应用。此外,对针灸、推拿、拔罐等外治法的原理和操作技术,也进行了详尽的介绍。甚至,书中还触及了食疗、气功等养生保健方法。我苦苦搜寻着与“图像”、“特征”、“提取”、“检索”相关的任何信息,但最终只在书中看到了关于“望闻问切”的诊断方法,这与我的学习目标完全背离。这本书的内容与书名之间存在着巨大的反差,让我对这本书的真实性质产生了极大的疑问,感觉自己被一本名不副实的书籍所误导。

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抱着对《图像低层特征提取与检索技术》这一主题的浓厚兴趣,我满怀期待地打开了这本书,希望能一窥图像分析的奥秘。然而,书页中展现的却是另一番天地:详尽的园林建筑设计理论。本书详细阐述了中国古典园林的造园手法,从选址、布局、叠山理水,到花木配置、建筑点缀,无不细致入微。书中对苏州园林、扬州园林、皇家园林等不同风格的园林进行了深入的分析,并配有大量的精美图片和平面示意图,让我对这些园林的结构和美学理念有了更深刻的理解。我阅读到了一章,专门讲解了如何通过对景、借景、障景等手法来营造步移景异、曲径通幽的意境,并且分析了不同景点的组合如何达到和谐统一的效果。书中还深入探讨了假山石的选材和堆叠技巧,以及水体的设计,如池、塘、溪、泉等,如何与周围环境相互辉映。此外,对亭、台、楼、阁、榭等建筑物的选址、造型、色彩,以及它们在园林中的功能和美学作用,也进行了详尽的阐述。甚至,书中还涉及了花木的选择和种植,如何通过植物的形态、色彩、香气来丰富园林的层次感和季节变化。然而,无论我如何努力,都无法在这些关于亭台楼阁、山水花木的描述中找到任何与“图像”、“特征”、“提取”、“检索”相关的概念。这本书的内容与书名之间存在着天壤之别,让我感到非常困惑,这本书的出版方究竟是如何审核书名的?我完全没有找到任何关于图像低层特征提取与检索技术的信息。

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《图像低层特征提取与检索技术》这个书名,让我以为能够学习到如何通过计算机算法来分析图像的原始数据,比如像素的颜色、纹理、梯度等,并利用这些信息来实现图像的搜索和识别。然而,当我阅读这本书时,却发现自己被带入了一个完全不同的领域——音乐理论与作曲技巧。书中洋洋洒洒地阐述了音阶、和弦、调式等基础概念,并详细讲解了各种音乐体裁的写作方法,如奏鸣曲式、赋格、回旋曲等。作者对不同作曲家的风格进行了深入分析,例如巴赫的复调技巧、莫扎特的旋律写作、贝多芬的交响乐创作理念等,都进行了细致的解读。我读到了一章,专门讲解了如何运用不同的和声进行来构建音乐的张力与色彩,并配有大量的乐谱示例,让我对和声的运用有了更直观的认识。书中还深入探讨了节奏、节拍、速度等音乐元素如何影响作品的情感表达,以及如何通过不同的配器手法来创造丰富的音响效果。此外,对音乐形式的分析,如奏鸣曲的三个部分,以及各个部分的主题发展,都进行了详细的阐述。甚至,书中还触及了对不同乐器的音色特点及其在乐队中的作用的分析。我试图在这些关于音符、旋律、和声的讨论中寻找一丝关于图像的联系,哪怕是比喻,但最终却一无所获。这本书的内容与书名之间存在着巨大的断层,让我对这本书的命名感到非常不解。我原本期待的是技术性的知识,却得到了艺术性的理论,这完全不是我所期望的“图像低层特征提取与检索技术”的内容。

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这本书的标题是《图像低层特征提取与检索技术》,但我在阅读的过程中,却丝毫没有找到任何关于图像本身、其内部的低层特征,或者如何从这些特征中进行有效检索的内容。相反,我仿佛走进了一个截然不同的领域。书的开篇就详尽地介绍了金融市场的宏观经济学原理,从供需关系到通货膨胀的传导机制,再到各国央行的货币政策工具及其对资产价格的影响,都进行了深入浅出的阐述。书中对于不同类型的金融衍生品,如期权、期货、掉期等,也进行了非常详细的分类和解读,甚至触及了复杂的期权定价模型,比如布莱克-斯科尔斯模型,以及其背后的数学假设和局限性。更让我意外的是,书中花了相当大的篇幅来分析股票市场的技术分析指标,诸如移动平均线、MACD、RSI等,并用大量的图表和案例来展示如何通过这些指标来预测股价的短期波动。同时,债券市场的部分也相当详尽,涵盖了不同期限、不同信用等级债券的收益率曲线分析,以及利率风险的衡量和管理。此外,书中还探讨了外汇市场的交易策略,包括套利、趋势跟随以及基本面分析在汇率预测中的应用。整个阅读过程,我都在努力寻找标题和内容之间的联系,但最终只是一无所获,这种强烈的反差感,让我对本书的编辑和出版流程产生了极大的疑问。我期待的是图像处理的深度解析,但得到的却是关于金融投资的百科全书,这对于我一个非金融专业的读者来说,实在是过于超出了预期,甚至可以说是完全偏离了主题。

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国内的书就是没下限……

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国内的书就是没下限……

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这本书无疑是图像检索的初学者的入门之书。

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这本书无疑是图像检索的初学者的入门之书。

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