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从低层视觉到高层语义特征的图像检索技术

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广东广州
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作者周菊香 著

出版社科学出版社

ISBN9787030765888

出版时间2024-05

装帧平装

开本16开

定价98元

货号1203267445

上书时间2024-11-22

书香美美
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品相描述：全新
商品描述
目录
前言

第1章 基于内容的图像检索概述1

1.1 图像检索技术的发展1

1.2 基于内容的图像检索技术及其应用2

1.2.1 基于内容的图像检索概念界定2

1.2.2 基于内容的图像检索基本框架及相关技术3

1.2.3 图像检索性能评价准则6

1.3 国内外研究现状及应用前景6

1.3.1 图像视觉特征表达方法研究现状7

1.3.2 图像相似度度量及重排序方法研究现状11

1.3.3 基于内容的图像检索系统和工具14

第2章 图像特征与表达18

2.1 图像全局特征18

2.1.1 颜色特征18

2.1.2 纹理特征21

2.1.3 形状特征24

2.1.4 空域和频域特征25

2.2 局部不变性特征26

2.2.1 SIFT特征26

2.2.2 SURF特征28

2.2.3 视觉码本特征29

2.3 图像深度卷积特征30

2.3.1 卷积神经网络结构31

2.3.2 经典卷积神经网络33

2.3.3 深度特征及表达36

2.4 图像特征降维37

2.4.1 主成分分析法降维37

2.4.2 深度自动编码器降维38

2.5 图像特征归一化和标准化39

2.5.1 特征归一化40

2.5.2 特征标准化40

第3章 图像相似度度量与排序42

3.1 图像相似性度量42

3.1.1 直方图相交距离43

3.1.2 马氏距离/二次式距离43

3.1.3 余弦距离44

3.1.4 陆地移动距离44

3.1.5 汉明距离45

3.2 图像索引技术46

3.2.1 局部敏感哈希技术46

3.2.2 多维图像特征的索引技术46

3.2.3 近邻搜索算法47

3.2.4 查找优化48

3.2.5 倒排多索引48

3.3 图像重排序49

3.3.1 基于扩散过程的距离学习49

3.3.2 查询扩展52

第4章 基于多特征融合与距离学习的图像检索54

4.1 特征提取与多特征表达55

4.1.1 颜色直方图特征提取56

4.1.2 局部方向模式特征提取56

4.1.3 视觉词包特征提取58

4.1.4 多特征的融合表达59

4.2 基于扩散过程的距离优化和重排序60

4.2.1 基于扩散过程的距离优化60

4.2.2 基于扩散过程的重排序搜索策略62

4.3 实验结果及讨论63

4.3.1 数据集介绍63

4.3.2 实验设置及说明63

4.3.3 扩散过程和特征融合对检索性能的影响分析64

4.3.4 检索性能对比实验67

4.3.5 扩散过程中的参数kn对检索性能的影响73

4.3.6 重排序搜索策略的实验分析75

第5章 基于深度特征的图像检索79

5.1 深度卷积特征聚合方法80

5.1.1 特征聚合方法简介80

5.1.2 特征聚合方法比较和分析83

5.2 基于区域显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 通道敏感性权重87

5.2.3 区域显著性权重89

5.2.4 特征聚合表达90

5.3 实验结果及讨论91

5.3.1 数据集介绍91

5.3.2 实验设置及说明92

5.3.3 相关参数对检索性能的影响分析92

5.3.4 区域权重和通道权重对检索性能的影响分析94

5.3.5 检索性能比较96

第6章 基于AFS语义特征空间的图像检索101

6.1 AFS理论102

6.1.1 AFS代数102

6.1.2 AFS结构103

6.1.3 AFS一致性隶属函数104

6.1.4 AFS框架下的语义特征表达105

6.2 基于AFS的语义相似性度量106

6.2.1 AFS聚类方法中的语义度量方法106

6.2.2 基于局部近邻的语义相似度量方法107

6.2.3 基于AFS语义的图像检索算法框架108

6.3 实验结果及讨论109

6.3.1 数据集及图像特征提取109

6.3.2 实验设置及说明110

6.3.3 传统的距离度量方法对比112

6.3.4 基于AFS的距离度量方法对比116

6.3.5 检索性能对比117

6.3.6 相关参数对检索性能的影响分析121

6.3.7 扩散过程对检索性能的影响分析124

第7章 智能图像检索技术126

7.1 基于交互反馈技术的图像检索126

7.1.1 交互式反馈技术126

7.1.2 基于交互反馈的图像检索系统127

7.2 基于情感语义的图像检索129

7.2.1 图像语义提取方法130

7.2.2 图像语义自动标注132

7.2.3 图像情感标注134

7.2.4 基于情感语义的图像检索系统135

7.3 基于Web搜索引擎的图像检索137

7.3.1 Web图搜索引擎技术137

7.3.2 基于Web搜索引擎的图像检索系统搭建139

7.4 基于跨模态的图像检索140

7.4.1 跨模态检索技术140

7.4.2 基于典型关联分析的跨模态检索142

7.4.3 基于深度学习的跨模态图像检索143

参考文献146

内容摘要
本书针对CBIR中的图像特征表达和相似性度量两个关键环节，从低层视觉到高层语义特征的图像检索技术，重点围绕如何提取和表达图像视觉特征来尽可能地体现图像高层语义、如何对深度特征进行有效的聚合表达来增强特征的表达能力和可辨别能力、如何定义准确的图像相似性度量方法以体现图像语义相似性等问题展开了深入的研究和探讨。本书注重理论方法创新研究和算法应用与实践相结合，涉及图像多特征融合、深度卷积特征聚合、图像索引及相似性度量学习、图像高层语义提取等关键技术，以及基于交互式反馈、情感语义、Web搜索引擎、跨模态等智能图像检索的前沿研究技术。

本书可供电子工程、计算机科学与技术等相关专业的科技工作者参考，亦可作为高校电子工程、计算机及相关专业研究生的参考资料。

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