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自製AI圖像搜索引擎

  • 作者：明恆毅
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115504012
  • 出版日期：2019/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：205
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    圖像搜索引擎有兩種實現方式—基於圖像上下文文本特徵的方式和基於圖像視覺內容特徵的方式。明恆毅著的《自製AI圖像搜索引擎》所指的圖像搜索引擎是基於內容特徵的圖像檢索，也就是通常所說的「以圖搜圖」來檢索相似圖片。本書主要講解了搜索引擎技術的發展脈絡、文本搜索引擎的基本原理和搜索引擎的一般結構，詳細講述了圖像搜索引擎各主要組成部分的原理和實現，並構建了一個基於深度學習的Web圖像搜索引擎。
    本書適用於對圖像搜索引擎感興趣的廣大開發者、程序員、演算法工程師以及相關領域研究人員，也適合作為高等院校電腦及相關專業的本科生和圖像檢索、機器視覺等方向的研究生的參考用書。
作者介紹
明恆毅
    明恆毅，軟體工程師。長期從事信息系統的設計、開發、管理、運維工作，擅長圖像處理、圖像檢索、搜索引擎、深度學習等領域的理論與技術應用實踐，熱衷於研究前沿軟體技術及思想。曾在其主持研發的視頻監控檢索系統、融合通信智能應答系統等項目中積極運用AI技術，並取得了良好的效果。
目錄
第1章  從文本搜索到圖像搜索
  1.1  文本搜索引擎的發展
  1.2  文本搜索引擎的結構與實現
    1.2.1  文本預處理
    1.2.2  建立索引
    1.2.3  對索引進行搜索
  1.3  搜索引擎的一般結構
  1.4  從文本到圖像
  1.5  現有圖像搜索引擎介紹
    1.5.1  Google圖像搜索引擎
    1.5.2  百度圖像搜索引擎
    1.5.3  TinEye圖像搜索引擎
    1.5.4  淘寶圖像搜索引擎
  1.6  本章小結
第2章  傳統圖像特徵提取
  2.1  人類怎樣獲取和理解一幅圖像
  2.2  電腦怎樣獲取和表示一幅圖像
    2.2.1  採樣
    2.2.2  量化
    2.2.3  數字圖像的存儲
    2.2.4  常用的點陣圖格式
    2.2.5  色彩空間
    2.2.6  圖像基本操作
  2.3  圖像特徵的分類
  2.4  全局特徵
    2.4.1  顏色特徵
    2.4.2  紋理特徵
    2.4.3  形狀特徵
  2.5  局部特徵
    2.5.1  SIFT描述符
    2.5.2  SURF描述符
  2.6  本章小結
第3章  深度學習圖像特徵提取
  3.1  深度學習
    3.1.1  神經網路的發展
    3.1.2  深度神經網路的突破
    3.1.3  主要的深度神經網路模型
  3.2  深度學習應用框架
    3.2.1  TensorFlow
    3.2.2  Torch
    3.2.3  Caffe
    3.2.4  Theano
    3.2.5  Keras
    3.2.6  DeepLearning4J
  3.3  卷積神經網路
    3.3.1  卷積
    3.3.2  卷積神經網路概述
    3.3.3  經典卷積神經網路結構
    3.3.4  使用卷積神經網路提取圖像特徵
    3.3.5  使用遷移學習和微調技術進一步提升提取特徵的精度

  3.4  本章小結
第4章  圖像特徵索引與檢索
  4.1  圖像特徵降維
    4.1.1  主成分分析演算法降維
    4.1.2  深度自動編碼器降維
  4.2  圖像特徵標準化
    4.2.1  離差標準化
    4.2.2  標準差標準化
  4.3  圖像特徵相似度的度量
    4.3.1  歐氏距離
    4.3.2  曼哈頓距離
    4.3.3  海明距離
    4.3.4  餘弦相似度
    4.3.5  傑卡德相似度
  4.4  圖像特徵索引與檢索
    4.4.1  從最近鄰（NN）到K最近鄰（KNN）
    4.4.2  索引構建與檢索
  4.5  本章小結
第5章  構建一個基於深度學習的Web圖像搜索引擎
  5.1  架構分析與技術路線
    5.1.1  架構分析
    5.1.2  技術路線
  5.2  程序實現
    5.2.1  開發環境搭建
    5.2.2  項目實現
  5.3  優化策略
  5.4  本章小結

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