Machine Learning Techniques for Multimedia pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Cunningham, P. Draig 编

出品人:

页数:306

译者:

出版时间:

价格:$ 157.07

装帧:

isbn号码:9783540751700

丛书系列:

图书标签:

机器学习
多媒体
图像处理
视频分析
音频分析
深度学习
模式识别
数据挖掘
计算机视觉
人工智能

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具体描述

Processing multimedia content has emerged as a key area for the application of machine learning techniques, where the objectives are to provide insight into the domain from which the data is drawn, and to organize that data and improve the performance of the processes manipulating it. Applying machine learning techniques to multimedia content involves special considerations a" the data is typically of very high dimension, and the normal distinction between supervised and unsupervised techniques does not always apply. This book provides a comprehensive coverage of the most important machine learning techniques used and their application in this domain. Arising from the EU MUSCLE network, a program that drew together multidisciplinary teams with expertise in machine learning, pattern recognition, artificial intelligence, and image, video, text and crossmedia processing, the book first introduces the machine learning principles and techniques that are applied in multimedia data processing and analysis. The second part focuses on multimedia data processing applications, with chapters examining specific machine learning issues in domains such as image retrieval, biometrics, semantic labelling, mobile devices, and mining in text and music. This book will be suitable for practitioners, researchers and students engaged with machine learning in multimedia applications.

数字时代的信息洪流与知识的精准导航：深入探究跨模态认知与高效检索系统图书名称：《跨模态认知与高效检索系统：理论、模型与前沿应用》内容简介：在信息爆炸的数字时代，数据的形式日益多样化，文本、图像、音频、视频等不同模态的信息交织在一起，构成了我们理解世界的复杂图景。如何有效地整合、理解并从中提取有价值的知识，已成为当前计算机科学、认知科学乃至信息管理领域面临的核心挑战。《跨模态认知与高效检索系统：理论、模型与前沿应用》一书，正聚焦于这一前沿领域，系统而深入地剖析了连接和处理异构数据流的底层机制与尖端技术。本书旨在为研究人员、工程师及高级学生提供一个全面、严谨且富含实践指导的知识框架，帮助他们驾驭日益复杂的数字信息生态。第一部分：跨模态认知的理论基石与信息表征本书伊始，即奠定了跨模态理解的理论基础。我们首先审视了人类认知中模态整合的生物学与心理学基础，探讨了大脑如何实现视觉、听觉和语言信息之间的映射与统一，为构建类人智能系统提供了灵感来源。在信息表征层面，本书详尽阐述了从原始数据到可计算特征向量的转化过程。这包括：深度特征学习的演进：深入剖析了卷积神经网络（CNN）在图像和视频特征提取中的经典架构（如ResNet、Vision Transformer）及其对语义内容的捕获能力。同时，详细讨论了循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）在序列数据（如音频波形、文本）建模中的局限与改进方向。模态间对齐的嵌入空间：重点介绍了构建统一的、低维的共享嵌入空间（Joint Embedding Space）的方法。详细对比了基于度量学习（Metric Learning）的对比损失（Contrastive Loss）策略，如InfoNCE、Triplet Loss，以及如何通过最大化跨模态对齐的互信息（Mutual Information）来优化嵌入的有效性。我们特别关注了如何处理模态间的语义鸿沟（Semantic Gap），确保不同模态的数据点在向量空间中保持合理的相对距离。注意力机制的精细化建模：探讨了自注意力（Self-Attention）和交叉注意力（Cross-Attention）机制在捕捉模态内部依赖关系和模态间复杂交互中的核心作用。内容涵盖了 Transformer 架构在跨模态任务中的适配性，以及如何设计更具效率和可解释性的注意力掩码（Attention Masking）。第二部分：高效检索系统架构与算法实现在建立了坚实的表征基础后，本书的重心转向如何构建一个高效、准确、可扩展的检索系统。检索不再仅仅是基于关键词的匹配，而是基于语义和内容的深度理解。语义内容检索（Content-Based Retrieval, CBR）：详细分析了图像和视频的检索技术，包括纹理、颜色直方图的传统方法，以及基于深度特征的相似性搜索。书中提供了大量关于特征量化和索引技术的实例，如乘积量化（Product Quantization, PQ）和倒排文件索引（Inverted File Index, IVFFLAT）在高维空间中实现毫秒级检索的优化策略。跨模态匹配与生成：本部分深入探讨了如何实现“以图搜文”和“以文搜图”等核心功能。内容包括：双塔（Two-Tower）模型的设计与训练：讨论了如何构建独立编码器以提高训练的并行度和推理速度，以及在海量数据集上进行负样本挖掘（Negative Sampling）的关键技术。检索后重排序（Re-ranking）：介绍了利用更精细的、交互式的模型对初筛结果进行二次精炼的方法，以提高最终的相关性。检索系统的可扩展性与实时性：重点讨论了在大规模数据集（如数十亿级别）上部署检索系统的工程挑战。内容涵盖了分布式计算框架（如Spark/Ray）的应用，高效的GPU内存管理，以及近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbors, ANN）算法的最新进展，如HNSW（Hierarchical Navigable Small World）图的构建与优化。第三部分：前沿应用、评估标准与未来展望本书的第三部分将理论和技术应用于实际场景，并探讨了严格的评估体系和新兴的研究方向。关键应用场景的深度剖析：多媒体内容审核与安全：如何利用跨模态模型识别和过滤有害信息，特别是针对“深伪”（Deepfake）视频和合成媒体的检测技术。智能问答与视觉推理：探讨如何结合视觉信息和自然语言处理，使系统能够回答关于图像内容的复杂推理问题（如VQA）。推荐系统中的模态融合：论述如何利用用户的历史观看内容（视频/图片）和文本偏好，构建更精准的用户兴趣模型。评估指标的严谨性：详细解析了用于评估检索和匹配任务的标准指标，如Recall@K、Mean Average Precision (mAP)、Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG) 等，并强调了构建高质量、平衡的测试数据集的重要性。新兴研究方向展望：最后，本书前瞻性地讨论了当前研究热点，如：零样本/少样本的跨模态学习、基于生成模型（如Diffusion Models）的反向检索、以及如何将检索与强化学习相结合以优化用户交互反馈。《跨模态认知与高效检索系统》并非简单的技术汇编，而是一部力求在理论深度、模型广度与工程实践之间寻求完美平衡的参考著作。它为读者提供了理解、构建和优化下一代信息检索与认知系统的必备知识工具箱。