自制AI圖像搜索引擎

定　價：￥59.00

作　者：	明恒毅著
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115504012	出版時間：	2019-03-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	205	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　圖像搜索引擎有兩種實現(xiàn)方式—基于圖像上下文文本特征的方式和基于圖像視覺內(nèi)容特征的方式。本書所指的圖像搜索引擎是基于內(nèi)容特征的圖像檢索，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(fā)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(xiàn)，并構建了一個基于深度學習的Web圖像搜索引擎。

作者簡介

　　明恒毅，軟件工程師。長期從事信息系統(tǒng)的設計、開發(fā)、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，熱衷于研究前沿軟件技術及思想。曾在其主持研發(fā)的視頻監(jiān)控檢索系統(tǒng)、融合通信智能應答系統(tǒng)等項目中積極運用AI技術，并取得了良好的效果。

圖書目錄

第 1章從文本搜索到圖像搜索 1
1．1　文本搜索引擎的發(fā)展　1
1．2　文本搜索引擎的結構與實現(xiàn)　2
1．2．1　文本預處理　3
1．2．2　建立索引　5
1．2．3　對索引進行搜索　7
1．3　搜索引擎的一般結構　10
1．4　從文本到圖像　10
1．5　現(xiàn)有圖像搜索引擎介紹　12
1．5．1　Google圖像搜索引擎　12
1．5．2　百度圖像搜索引擎　13
1．5．3　TinEye圖像搜索引擎　14
1．5．4　淘寶圖像搜索引擎　15
1．6　本章小結　16
第　2章傳統(tǒng)圖像特征提取　17
2．1　人類怎樣獲取和理解一幅圖像　17
2．2　計算機怎樣獲取和表示一幅圖像　18
2．2．1　采樣　18
2．2．2　量化　19
2．2．3　數(shù)字圖像的存儲　19
2．2．4　常用的位圖格式　20
2．2．5　色彩空間　20
2．2．6　圖像基本操作　21
2．3　圖像特征的分類　29
2．4　全局特征　30
2．4．1　顏色特征　30
2．4．2　紋理特征　41
2．4．3　形狀特征　67
2．5　局部特征　82
2．5．1　SIFT描述符　82
2．5．2　SURF描述符　86
2．6　本章小結　88
第3章　深度學習圖像特征提取　89
3．1　深度學習　89
3．1．1　神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展　89
3．1．2　深度神經(jīng)網(wǎng)絡的突破　92
3．1．3　主要的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型　95
3．2　深度學習應用框架　97
3．2．1　TensorFlow　97
3．2．2　Torch　98
3．2．3　Caffe　98
3．2．4　Theano　98
3．2．5　Keras　99
3．2．6　DeepLearning4J　99
3．3　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡　99
3．3．1　卷積　99
3．3．2　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡概述　103
3．3．3　經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構　110
3．3．4　使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取圖像特征　130
3．3．5　使用遷移學習和微調(diào)技術進一步提升提取特征的精度　134
3．4　本章小結　141
第4章　圖像特征索引與檢索　142
4．1　圖像特征降維　142
4．1．1　主成分分析算法降維　142
4．1．2　深度自動編碼器降維　150
4．2　圖像特征標準化　153
4．2．1　離差標準化　153
4．2．2　標準差標準化　153
4．3　圖像特征相似度的度量　154
4．3．1　歐氏距離　154
4．3．2　曼哈頓距離　155
4．3．3　海明距離　155
4．3．4　余弦相似度　155
4．3．5　杰卡德相似度　156
4．4　圖像特征索引與檢索　157
4．4．1　從最近鄰（NN）到K最近鄰（KNN）　157
4．4．2　索引構建與檢索　158
4．5　本章小結　173
第5章　構建一個基于深度學習的Web圖像搜索引擎　174
5．1　架構分析與技術路線　174
5．1．1　架構分析　174
5．1．2　技術路線　175
5．2　程序實現(xiàn)　175
5．2．1　開發(fā)環(huán)境搭建　175
5．2．2　項目實現(xiàn)　176
5．3　優(yōu)化策略　204
5．4　本章小結　205