定 價:48 元
叢書名:普通高等教育“十三五”規(guī)劃教材普通高等院校工程實踐系列規(guī)劃教材
- 作者:顏成鋼 ... [等] 著
- 出版時間:2017/6/1
- ISBN:9787030531100
- 出 版 社:科學出版社
- 中圖法分類:G254.927
- 頁碼:125頁
- 紙張:膠紙版
- 版次:1
- 開本:32開
本書內(nèi)容包括:圖像檢索相關研究概述;基于視覺特征結構化描述的局部相似圖像檢索;基于層次化語義描述的海量語義圖像檢索;基于哈希語義字典的海量圖片學習;分布式圖像理解與語義字典和語義擴展等。
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目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 國內(nèi)外研究動態(tài) 2
1.3 視覺檢索方法 4
1.4 研究意義 5
1.5 本書研究內(nèi)容 6
第2章 圖像檢索相關研究概述 9
2.1 基于底層視覺特征的圖像表示 10
2.1.1 底層視覺特征提取 10
2.1.2 基于底層視覺特征的詞袋模型表示 12
2.1.3 存在的問題 14
2.2 基于中層語義特征的圖像表示 14
2.2.1 中層語義特征的概述 14
2.2.2 中層語義特征的學習方法 15
2.2.3 存在的問題 17
2.3 基于圖像檢索框架的圖像表示 17
2.3.1 圖像索引 18
2.3.2 一致性關系驗證 19
2.4 本章小結 20
第3章 基于視覺特征結構化描述的局部相似圖像檢索 21
3.1 引言 21
3.2 局部紋理自相似描述子 23
3.2.1 興趣點定位 23
3.2.2 局部紋理自相似描述子的提取 23
3.3 結合LSSD和SIFT的多特征描述 25
3.4 半相對熵的相似度度量 25
3.5 實驗 26
3.5.1 實驗數(shù)據(jù)庫 26
3.5.2 不同視覺特征的描述能力比較 27
3.5.3 距離準則的比較 28
3.5.4 局部相似圖像檢索性能比較 28
3.6 本章小結 30
第4章 基于層次化語義描述的海量語義圖像檢索 31
4.1 引言 31
4.2 視覺表觀表示 35
4.2.1 向量量化 35
4.2.2 組稀疏編碼 36
4.3 Vicept生成 37
4.3.1 圖像Vicept描述 37
4.3.2 圖像訓練集和概念集 38
4.3.3 基于混合范式正則的Vicept單詞學習 40
4.3.4 構建層次化的Vicept 42
4.4 在線Vicept學習 44
4.4.1 在線Vicept學習的形式化表示 44
4.4.2 基于Vicept和SPM的圖像表示 45
4.5 圖像Vicept描述和相似度度量 47
4.5.1 圖像Vicept描述 47
4.5.2 基于Vicept的圖像到圖像的距離度量 48
4.6 實驗 49
4.6.1 數(shù)據(jù)庫和實驗設置 49
4.6.2 海量圖像語義檢索任務 50
4.6.3 圖像標注任務 52
4.6.4 圖像語義重排序任務 54
4.6.5 圖像分類任務 56
4.7 本章小結 57
第5章 基于哈希語義字典的海量圖片學習 58
5.1 引言 58
5.2 相關的工作 59
5.3 基于LSH的在線語義字典學習 61
5.3.1 基于LSH的語義字典描述 61
5.3.2 在線語義字典學習 62
5.4 基于空間金字塔匹配的語義字典 63
5.5 實驗 64
5.5.1 網(wǎng)絡尺度語義圖像搜索 64
5.5.2 圖像分類 66
5.6 本章小結 67
第6章 分布式圖像理解與語義字典和語義擴展 68
6.1 引言 68
6.2 混合范式正則化學習的語義字典學習 70
6.3 語義擴展 71
6.4 圖像語義距離度量 72
6.5 實驗 73
6.5.1 數(shù)據(jù)庫和實驗相關設置 73
6.5.2 大規(guī)模語義圖片搜索 74
6.5.3 在ImageNet267K上的圖像標注 75
6.5.4 在Corel5K上的圖像標注 77
6.6 本章小結 78
第7章 基于非凸多任務學習的大規(guī)模圖像理解 79
7.1 引言 79
7.2 語義字典 80
7.2.1 圖像視覺表示模型 80
7.2.2 語義字典的描述 80
7.3 語義字典與非凸多任務學習 81
7.4 實驗 83
7.4.1 數(shù)據(jù)庫與實驗環(huán)境 83
7.4.2 大范圍圖像語義檢索 83
7.4.3 在ImageNet267K上的圖像標注 85
7.4.4 在Corel5K上的圖像標注 86
7.5 本章小結 88
第8章 基于顯著性指導視覺匹配的圖像檢索框架 89
8.1 引言 89
8.2 視覺顯著豐富區(qū)域的生成 92
8.2.1 感知基元構建 92
8.2.2 顯著圖生成 93
8.2.3 VSRR生成 94
8.3 VSRR的特征表示 94
8.4 相對顯著性排序約束 95
8.5 圖像索引和檢索 97
8.5.1 索引結構 97
8.5.2 相對顯著性排序約束的快速算法 97
8.5.3 檢索方案 99
8.6 實驗 100
8.6.1 數(shù)據(jù)庫和評價準則 100
8.6.2 不同VSRR生成方法的比較 100
8.6.3 參數(shù)λ的影響 101
8.6.4 SRM的驗證實驗 101
8.6.5 VSRR基元描述方法比較 102
8.6.6 不同數(shù)據(jù)庫上的局部相似圖像檢索 104
8.7 本章小結 107
第9章 用于部分重復圖像檢索的融合多線索描述 108
9.1 引言 108
9.2 局部結構自相似描述 110
9.3 多線索描述框架 110
9.4 半相對熵的相似度測量 111
9.5 實驗 112
9.5.1 數(shù)據(jù)庫和評估度量 112
9.5.2 比較描述符和距離度量的區(qū)分 112
9.5.3 與部分重復圖像檢索的現(xiàn)有技術方法的性能比較 114
9.6 本章小結 116
參考文獻 117