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深度學習
從低層視覺到高層語義特征的圖像檢索技術 版權信息
- ISBN：9787030765888
- 條形碼：9787030765888 ; 978-7-03-076588-8
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
從低層視覺到高層語義特征的圖像檢索技術 內容簡介
本書針對CBIR中的圖像特征表達和相似性度量兩個關鍵環節，從低層視覺到高層語義特征的圖像檢索技術，重點圍繞如何提取和表達圖像視覺特征來盡可能地體現圖像高層語義、如何對深度特征進行有效的聚合表達來增強特征的表達能力和可辨別能力、如何定義準確的圖像相似性度量方法以體現圖像語義相似性等問題展開了深入的研究和探討。本書注重理論方法創新研究和算法應用與實踐相結合，涉及圖像多特征融合、深度卷積特征聚合、圖像索引及相似性度量學習、圖像高層語義提取等關鍵技術，以及基于交互式反饋、情感語義、Web搜索引擎、跨模態等智能圖像檢索的前沿研究技術。
從低層視覺到高層語義特征的圖像檢索技術 目錄
前言
第1章 基于內容的圖像檢索概述1
1.1 圖像檢索技術的發展1
1.2 基于內容的圖像檢索技術及其應用2
1.2.1 基于內容的圖像檢索概念界定2
1.2.2 基于內容的圖像檢索基本框架及相關技術3
1.2.3 圖像檢索性能評價準則6
1.3 國內外研究現狀及應用前景6
1.3.1 圖像視覺特征表達方法研究現狀7
1.3.2 圖像相似度度量及重排序方法研究現狀11
1.3.3 基于內容的圖像檢索系統和工具14
第2章 圖像特征與表達18
2.1 圖像全局特征18
2.1.1 顏色特征18
2.1.2 紋理特征21
2.1.3 形狀特征24
2.1.4 空域和頻域特征25
2.2 局部不變性特征26
2.2.1 SIFT特征26
2.2.2 SURF特征28
2.2.3 視覺碼本特征29
2.3 圖像深度卷積特征30
2.3.1 卷積神經網絡結構31
2.3.2 經典卷積神經網絡33
2.3.3 深度特征及表達36
2.4 圖像特征降維37
2.4.1 主成分分析法降維37
2.4.2 深度自動編碼器降維38
2.5 圖像特征歸一化和標準化39
2.5.1 特征歸一化40
2.5.2 特征標準化40
第3章 圖像相似度度量與排序42
3.1 圖像相似性度量42
3.1.1 直方圖相交距離43
3.1.2 馬氏距離/二次式距離43
3.1.3 余弦距離44
3.1.4 陸地移動距離44
3.1.5 漢明距離45
3.2 圖像索引技術46
3.2.1 局部敏感哈希技術46
3.2.2 多維圖像特征的索引技術46
3.2.3 近鄰搜索算法47
3.2.4 查找優化48
3.2.5 倒排多索引48
3.3 圖像重排序49
3.3.1 基于擴散過程的距離學習49
3.3.2 查詢擴展52
第4章 基于多特征融合與距離學習的圖像檢索54
4.1 特征提取與多特征表達55
4.1.1 顏色直方圖特征提取56
4.1.2 局部方向模式特征提取56
4.1.3 視覺詞包特征提取58
4.1.4 多特征的融合表達59
4.2 基于擴散過程的距離優化和重排序60
4.2.1 基于擴散過程的距離優化60
4.2.2 基于擴散過程的重排序搜索策略62
4.3 實驗結果及討論63
4.3.1 數據集介紹63
4.3.2 實驗設置及說明63
4.3.3 擴散過程和特征融合對檢索性能的影響分析64
4.3.4 檢索性能對比實驗67
4.3.5 擴散過程中的參數kn對檢索性能的影響73
4.3.6 重排序搜索策略的實驗分析75
第5章 基于深度特征的圖像檢索79
5.1 深度卷積特征聚合方法80
5.1.1 特征聚合方法簡介80
5.1.2 特征聚合方法比較和分析83
5.2 基于區域顯著性和通道敏感性的特征聚合85
5.2.1 算法概述86
5.2.2 通道敏感性權重87
5.2.3 區域顯著性權重89
5.2.4 特征聚合表達90
5.3 實驗結果及討論91
5.3.1 數據集介紹91
5.3.2 實驗設置及說明92
5.3.3 相關參數對檢索性能的影響分析92
5.3.4 區域權重和通道權重對檢索性能的影響分析94
5.3.5 檢索性能比較96
第6章 基于AFS語義特征空間的圖像檢索101
6.1 AFS理論102
6.1.1 AFS代數102
6.1.2 AFS結構103
6.1.3 AFS一致性隸屬函數104
6.1.4 AFS框架下的語義特征表達105
6.2 基于AFS的語義相似性度量106
6.2.1 AFS聚類方法中的語義度量方法106
6.2.2 基于局部近鄰的語義相似度量方法107
6.2.3 基于AFS語義的圖像檢索算法框架108
6.3 實驗結果及討論109
6.3.1 數據集及圖像特征提取109
6.3.2 實驗設置及說明110
6.3.3 傳統的距離度量方法對比112
6.3.4 基于AFS的距離度量方法對比116
6.3.5 檢索性能對比117
6.3.6 相關參數對檢索性能的影響分析121
6.3.7 擴散過程對檢索性能的影響分析124
第7章 智能圖像檢索技術126
7.1 基于交互反饋技術的圖像檢索126
7.1.1 交互式反饋技術126
7.1.2 基于交互反饋的圖像檢索系統127
7.2 基于情感語義的圖像檢索129
7.2.1 圖像語義提取方法130
7.2.2 圖像語義自動標注132
7.2.3 圖像情感標注134
7.2.4 基于情感語義的圖像檢索系統135
7.3 基于Web搜索引擎的圖像檢索137
7.3.1 Web圖搜索引擎技術137
7.3.2 基于Web搜索引擎的圖像檢索系統搭建139
7.4 基于跨模態的圖像檢索140
7.4.1 跨模態檢索技術140
7.4.2 基于典型關聯分析的跨模態檢索142
7.4.3 基于深度學習的跨模態圖像檢索143
參考文獻146
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從低層視覺到高層語義特征的圖像檢索技術 作者簡介
(1)2017/03/01《互聯網 背景下云南民族文化博覽館建設調研報告》獲2016年度全國民族工作優秀調研報告三等獎,排名第四
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