多媒体信息的融合分析与综合检索

多媒体信息的融合分析与综合检索 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:张鸿
出品人:
页数:155
译者:
出版时间:2011-11
价格:48.00元
装帧:
isbn号码:9787030327383
丛书系列:
图书标签:
  • speech
  • 多媒体信息
  • 信息融合
  • 信息检索
  • 数据分析
  • 综合检索
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具体描述

《多媒体信息的融合分析与综合检索》较系统地讲述了多媒体信息的融合分析与综合检索技术。全书共三个部分,十二个章节。首先从基于文本的信息检索、基于内容的多媒体检索两个方面介绍了信息检索的基础性概念和方法,然后详细阐述了如何从内容特征的角度,实现多媒体数据的结构化表达.并在此基础上,进一步分析了异构的多媒体特征的融合分析方法.以及如何综合各种类型的多媒体信息,实现跨媒体检索。

《多媒体信息的融合分析与综合检索》层次分明,内容详实,理论分析与算法实践相结合,力求实用。《多媒体信息的融合分析与综合检索》可作为高等院校计算机科学、图书情报等专业的研究生或高年级本科生的技术资料或教学用书,对从事模式识别和多媒体分析等研究、应用和开发的广大科技人员也有很大的参考价值。

数字化时代的知识重塑:信息组织、智能处理与应用前沿探索 书籍简介: 本书深入探讨了在海量、异构信息爆炸的数字化时代,如何有效地组织、管理、处理和利用信息资源所面临的关键挑战与前沿解决方案。全书聚焦于信息学的核心理论、现代数据科学方法论在信息检索领域的最新实践,以及面向特定行业需求的智能信息服务体系的构建。 第一部分:信息本体与结构化基础 本部分旨在为读者构建扎实的理论基础,理解信息在数字化环境下的本质、形态及其组织逻辑。 第一章:信息计量学的演进与现代信息度量 本章从经典的信息论(如香农熵)出发,探讨信息在物理学、数学和认知科学中的多重定义。重点分析了在Web 2.0及大数据环境下,传统信息计量指标(如引用次数、权威性评分)的局限性。引入了“信息价值密度”、“知识关联度”等新的度量模型,讨论了如何利用复杂网络理论分析信息传播路径与热点转移,并介绍了基于用户行为数据的隐性信息价值评估方法。 第二章:知识组织体系的构建与本体论 深入剖析了知识组织系统(KOS)的理论框架,包括分类法、主题词表、受控词表和知识图谱的内在联系与区别。详细阐述了本体(Ontology)在描述领域知识结构中的核心作用,包括概念层、关系层和实例层的设计原则。本章通过大量实例展示了如何利用本体论方法解决异构数据源之间的语义对齐问题,强调了本体在支撑高级推理和语义互操作性中的关键地位。 第三章:元数据标准与数据描述规范 系统梳理了国际主流的元数据标准体系,如Dublin Core(DC)、MARC21、METS/ALTO以及针对多媒体信息的专业标准(如PREMIS、EAD)。重点解析了这些标准的结构特点、适用范围及其互操作性挑战。讨论了如何设计灵活、可扩展的元数据策略,以适应不断涌现的新型数字对象(如虚拟现实数据、物联网传感器流数据)的描述需求。 第二部分:信息处理的高级方法与技术 本部分转向信息处理的实际操作层面,聚焦于利用先进的计算技术从海量数据中提取、关联和推理出有价值的信息。 第四章:自然语言处理在信息抽取中的深度应用 本章不再局限于传统的基于规则或统计的文本挖掘,而是全面介绍基于深度学习的自然语言理解(NLU)模型。详细探讨了词嵌入(Word Embeddings)、循环神经网络(RNNs)、Transformer架构(如BERT、GPT系列)在命名实体识别(NER)、关系抽取(RE)和事件抽取(EE)中的最新进展。重点分析了如何处理低资源语言、领域专业术语和复杂上下文依赖性问题。 第五章:多模态数据分析的挑战与整合策略 本章聚焦于处理文本、图像、音频、视频等不同模态数据。探讨了如何建立跨模态的特征表示空间,实现不同类型信息之间的关联与检索。内容涵盖了多模态融合的早期融合、晚期融合和混合融合策略,以及如何利用注意力机制(Attention Mechanism)来优化多模态信息的权重分配,以提升跨媒体信息检索的准确性和鲁棒性。 第六章:信息排序与用户反馈机制 本章深入研究了信息检索系统的核心——排序算法。从经典的向量空间模型(VSM)和概率模型(如BM25)出发,过渡到基于学习排序(Learning to Rank, LTR)的框架。详细分析了Pointwise、Pairwise和Listwise方法的优劣,并探讨了如何将用户点击流、停留时间、社交分享等实时反馈信号融入到排序模型中,实现个性化和实时的相关性调整。 第三部分:智能检索与服务前沿 本部分将理论和技术应用于实际的智能信息服务系统构建中,展望了信息检索的未来发展方向。 第七章:面向知识图谱的语义检索 系统阐述了知识图谱(KG)的构建流程、存储模型(如RDF/SPARQL)以及在信息检索中的应用。重点阐述了如何将自然语言查询转化为图查询语言,实现更深层次的逻辑推理和多跳查询。讨论了如何利用图嵌入(Graph Embedding)技术来增强知识图谱的表示能力,从而提升复杂事实性问题的回答质量。 第八章:个性化推荐系统的构建与评估 本章聚焦于如何基于用户的历史行为、偏好模型和上下文信息,提供高度相关的资源推荐。详细对比了协同过滤(CF)、基于内容的推荐(CB)和混合推荐模型的结构。深入分析了冷启动问题、数据稀疏性处理,以及如何在推荐系统中平衡探索(Exploration)与利用(Exploitation)的策略,确保推荐的多样性和新颖性。 第九章:信息服务的安全、隐私与可信赖性 在数据驱动的时代背景下,本章探讨了信息服务中不容忽视的安全与伦理问题。内容包括检索结果的去偏处理(Debiasing)、数据匿名化技术在保护用户隐私中的应用、以及如何构建可解释的(Explainable AI, XAI)检索模型,使用户能够理解系统做出特定排序或推荐决策的原因,从而建立对智能信息服务的信任。 结语:未来信息生态系统的展望 总结了当前信息科学领域面临的机遇与挑战,展望了结合边缘计算、联邦学习和通用人工智能(AGI)在下一代信息组织与检索系统中可能实现的突破性进展。 本书特色: 本书内容前沿、理论与实践结合紧密。它超越了传统信息组织学科的范畴,深度融合了计算机科学、认知科学和数据科学的最新成果,旨在为信息管理、数据科学、人工智能以及特定行业(如图书馆学、情报学、市场分析)的专业人士提供一个全面且深入的参考框架。读者将获得构建下一代智能信息系统的核心能力。

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读后感

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用户评价

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这本书的标题《多媒体信息的融合分析与综合检索》一开始就吸引了我,因为我一直对如何从海量、异构的多媒体数据中提取有价值的信息并进行高效检索深感兴趣。在信息爆炸的时代,视频、音频、图像、文本等数据的增长速度远超我们的处理能力,如何让这些“沉睡”的数据重新焕发生机,为科研、商业、甚至日常生活提供支持,是亟待解决的问题。这本书似乎触及了这一核心痛点,它不仅仅是关于单一媒体类型的处理,而是强调了“融合分析”和“综合检索”,这暗示着一种跨模态、多维度的信息处理范式,这正是我所期待的。我非常好奇作者是如何将不同类型的信息进行有效的整合,打破信息孤岛,从而实现更深层次的理解和更精准的检索。例如,在智能安防领域,如何将监控视频中的行为分析与周围环境的语音信息相结合,实现更准确的事件预警?在智慧医疗中,如何结合医学影像、病历文本、基因数据等,为医生提供更全面的诊断依据?这些都是我希望在这本书中找到答案的。我对书中关于“融合分析”的具体方法论充满了期待,比如采用什么样的模型能够有效地学习不同模态之间的关联性,是基于深度学习的特征融合,还是更高层次的语义关联?而“综合检索”部分,又将如何利用融合后的信息,设计出能够满足用户多样化需求的查询接口和排序算法?这本书的出现,恰逢其时,我希望能从中获得启发,为我当前的研究项目带来新的思路和方法,也希望能借此提升我在这方面理论和实践的能力,成为一名真正能够驾驭复杂多媒体信息的数据分析者。

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我对《多媒体信息的融合分析与综合检索》这个书名感到非常亲切,因为我目前正从事于一个需要处理大量视频和文本数据的项目,而如何有效地从这些异构数据中提取有价值的信息并进行关联分析,一直是我工作的瓶颈。传统的单模态分析虽然能够提供一些初步的结果,但在面对复杂的现实场景时,往往显得力不从心。例如,在进行市场趋势分析时,仅仅依靠文本评论的关键词分析,很难捕捉到视频中消费者对产品真实反应的情绪和细微之处。而如果能够将视频中的面部表情、肢体语言与文本中的用户评价进行深度融合分析,所得出的结论无疑会更加准确和全面。这本书的“融合分析”概念,正是我迫切需要的。我非常想知道书中是如何解决不同模态数据之间的异质性问题,比如如何将视频的时序信息、音频的声学特征以及文本的语义信息进行有效的对齐和融合。更重要的是,“综合检索”的提出,预示着我们不再受限于单一的检索方式,而是可以根据更复杂的查询需求,例如“查找那些被用户普遍认为使用体验极佳,并且在视频演示中也展示了流畅操作的智能手机”,从而实现更精准、更具针对性的信息获取。我对书中关于多模态表示学习、跨模态检索模型的设计和实现等内容充满了期待,希望这本书能够为我提供切实可行的技术方案和理论指导,帮助我突破当前研究的瓶颈,为项目成果的提升奠定坚实的基础。

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作为一个对科技发展前沿充满好奇心的普通读者,我看到《多媒体信息的融合分析与综合检索》这个书名时,第一反应是它听起来非常“高科技”,但又有些抽象,不太确定它究竟能为我带来什么实际的益处。然而,当我开始想象它的应用场景时,我逐渐被它所蕴含的可能性所吸引。想象一下,我能通过描述一段我脑海中模糊的旋律,然后系统能够自动从海量的音乐库中找出最接近的歌曲,甚至还能根据我的描述,找到与之风格相似但尚未听过的作品,这该多酷!或者,我能上传一张我喜欢的风景照片,然后系统不仅能告诉我这是哪里,还能提供相关的历史文化信息、当地的美食推荐、甚至是一首能唤起我相同感觉的音乐,这种全方位的沉浸式体验,正是“融合分析”和“综合检索”所能带来的。我尤其对“综合检索”这个概念感到着迷,它似乎打破了我们过去习惯的单一维度搜索模式,让我们能够从多个角度、多个层面去“提问”信息。这本书,或许能够解答我内心深处一直以来关于如何更智能、更便捷地获取信息的疑问。我渴望了解书中是如何实现这种“智能”的,是依靠某种强大的算法,还是全新的数据处理模型?我期待这本书能够用一种相对易懂的方式,向我展示这些前沿技术是如何运作的,并让我看到这些技术如何能够融入我们的日常生活,让获取信息的过程变得更加丰富多彩、个性化和高效。

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我是一名心理学研究者,主要关注人类的情感表达和认知过程。在研究中,我常常需要分析大量的访谈录音、面部表情视频、以及患者的日记文本。如何将这些不同模态的信息进行有效的关联分析,以揭示更深层次的心理机制,一直是我的研究重点。书名《多媒体信息的融合分析与综合检索》让我眼前一亮,因为它恰好触及了我研究中的核心难题。例如,在分析抑郁症患者的情绪时,我不仅需要关注他们语言表达中的消极词汇,还需要分析他们在视频中表现出的沮丧表情和语速变化,甚至是在日记中流露出的内心情感。这本书的“融合分析”理念,正好为我提供了一种将这些异构信息进行系统性整合的框架。我希望了解书中是如何处理不同模态信息之间的关联性,比如如何识别语音的声调、语速与面部表情的协同作用,以及如何将文本中的情感词汇与实际的生理反应联系起来。而“综合检索”的提出,则意味着我不再局限于对单一类型数据的搜索,而是可以根据复杂的心理学研究问题,例如“找出那些在访谈中表达出高焦虑水平,并且在视频中频繁出现回避眼神的个体,并分析他们日记中关于睡眠质量的描述”,来快速定位相关的研究案例。我对书中关于情感计算、多模态情感识别以及心理学数据分析等方面的技术和方法论充满了期待,这本书的出现,有望为我打开一扇通往更深入、更全面的心理学研究新途径。

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我是一名软件开发工程师,在工作中经常需要处理用户上传的图片、视频和文字描述。如何让这些不同类型的数据能够协同工作,为用户提供更智能、更便捷的服务,一直是我们在思考的问题。当我在书店偶然看到《多媒体信息的融合分析与综合检索》这本书时,感觉它非常契合我们当前的技术需求。例如,在开发一个电商平台的图片搜索功能时,用户可能只会上传一张模糊的商品图片,并附上一段简单的文字描述。传统的搜索方式往往难以准确匹配,而如果能够将图片的视觉特征与文字描述进行深度融合分析,并在此基础上进行综合检索,就可以极大地提升搜索的准确性和用户体验。我对书中关于如何构建多模态特征表示、如何设计跨模态相似度计算模型,以及如何实现高效的多模态检索算法等方面的内容充满了好奇。特别是“综合检索”的概念,它预示着用户能够以更灵活、更自然的方式来表达自己的搜索意图,例如,用户可以上传一张图片,并询问“有没有比这张图片中这个更轻便、价格更优惠的同类产品?”,这样的查询,就要求系统能够理解图片的视觉信息、文本描述中的“轻便”和“价格优惠”等语义信息,并进行综合判断。我希望这本书能够为我们提供一套行之有效的技术解决方案,帮助我们在产品开发中更好地利用多媒体信息,提升用户体验,并在激烈的市场竞争中脱颖而出。

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我是一位在城市规划和管理领域工作的专业人士,每天都要接触大量的卫星图像、地理空间数据、新闻报道、居民反馈以及视频监控信息。如何将这些看似独立但相互关联的数据进行有效的整合与分析,从而为城市的可持续发展提供科学决策支持,是我们一直面临的挑战。这本书的标题《多媒体信息的融合分析与综合检索》立刻吸引了我的注意,因为这正是我们所需要的。试想一下,如果我们能够将一段关于某个区域交通拥堵的视频,与该区域的实时交通流量数据、社交媒体上的居民抱怨文本、以及该区域的人口密度分布图进行融合分析,就能更全面地理解拥堵的原因,并制定出更有效的解决方案。这本书的“融合分析”部分,我期待能够了解如何将地理空间信息、图像信息、文本信息、甚至音频信息进行有效的耦合,从而构建出对城市运行状态的立体化感知。而“综合检索”,则意味着我们可以进行更复杂的查询,例如“找出在过去一个月内,哪些区域的居民投诉数量显著增加,并且在相关的视频监控中出现了明显的环境污染迹象”,这种跨模态的查询能力,将极大地提升我们进行决策分析的效率和准确性。我对书中关于多源异构数据融合技术、时空多模态数据分析以及面向特定领域的综合检索方法等内容抱有极大的兴趣,这本书的出现,无疑为我们提供了应对复杂城市挑战的有力工具和前沿思路。

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我是一位在艺术史研究领域工作的学者,平时工作中接触大量的图像、文献资料,偶尔也涉及相关的纪录片和访谈音频。我对《多媒体信息的融合分析与综合检索》这个书名初见时,并未觉得它与我的专业领域有直接关联,但深入思考后,我发现它所探讨的理念其实蕴含着巨大的潜力。试想一下,如果我能将一张古老画作的图像信息,与相关的历史文献、艺术评论、甚至是描绘同一历史时期的音乐音频进行关联分析,岂不是能构建出一个更为丰富、立体的艺术品解读框架?例如,通过图像识别技术分析画作的笔触、色彩和构图,再结合文献中关于画家生平、创作背景的描述,甚至通过音频分析当时流行的音乐风格,来推断画作所传达的情感和时代精神,这将是对艺术品的一次前所未有的深度挖掘。这本书的“融合分析”理念,或许能为我提供一种全新的视角来处理和解读这些分散在不同媒介中的信息。而“综合检索”,则意味着我不再局限于单一关键词的搜索,而是可以根据画作的风格、色彩、主题、甚至是与之相关的音乐元素进行多维度查询,从而发现那些隐藏在海量数据中的、不为人知的联系。我对书中是否会涉及一些具体的技术手段来辅助这种跨模态的检索感到好奇,比如如何将图像的视觉特征转化为能够与文本语义相匹配的表示,或者如何为音频信息建立起丰富的元数据标签,从而使其能够参与到综合检索的过程中。这本书,或许能为我打开一扇通往更宏大、更具象的艺术史研究新世界的大门。

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我是一名对人工智能和大数据应用充满热情的学生,最近在学习多媒体信息处理相关的课程,对如何从海量、复杂的媒体数据中提取有用的信息非常感兴趣。当我看到《多媒体信息的融合分析与综合检索》这本书时,感觉它就像一本“武林秘籍”,能够帮助我掌握处理多媒体信息的核心技能。我尤其对“融合分析”和“综合检索”这两个概念感到兴奋,因为它们代表了信息处理的未来方向。在实际学习过程中,我常常会遇到这样的问题:如何将一段视频中的关键信息提取出来,并与相关的文本描述进行关联,形成一个完整的知识点?如何根据用户的自然语言描述,在庞大的图片库中找到符合用户需求的图片,并附带相关的背景信息?这本书的“融合分析”部分,我期待能看到作者是如何利用深度学习等先进技术,实现不同模态数据的特征提取、对齐和融合,从而构建出更丰富的多模态表示。而“综合检索”部分,则让我看到了未来信息检索的可能性,用户不再需要输入复杂的指令,而是可以通过更加直观、自然的方式来获取信息,例如,上传一张图片,并用口语描述自己的需求,系统就能够理解并返回最相关的结果。我对书中关于多模态深度学习模型、跨模态检索算法、以及在具体应用场景中的案例分析等内容充满了期待,这本书将是我进一步深入学习多媒体信息处理领域,掌握前沿技术,并为未来的学习和研究打下坚实基础的宝贵资源。

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我是一位从事教育技术研究的学者,长期以来,我们一直致力于探索如何利用现代信息技术来提升教学效果,尤其是在慕课(MOOCs)和在线教育蓬勃发展的今天,海量的教学视频、课件、讨论区文字以及学生交互数据,如何被有效地组织、分析和检索,成为我们关注的焦点。书名《多媒体信息的融合分析与综合检索》立刻引起了我的注意,因为它恰恰点出了我们在教育领域面临的核心挑战。想象一下,如果我们可以将一段讲解某个物理概念的教学视频,与相关的课后练习题、学生在论坛中提出的疑问、甚至其他学科中类似的知识点进行融合分析,那么我们就能构建一个更完善的知识图谱,从而为学生提供更个性化的学习路径和辅导。这本书的“融合分析”部分,我希望能够看到作者如何处理不同形式的教学内容,例如如何从视频中提取关键帧和语音内容,并将其与文本内容进行关联,从而构建一个多维度的知识表示。而“综合检索”,则意味着我们可以不再仅仅是搜索某个知识点,而是可以根据学生当前的困惑,例如“在学习‘牛顿第三定律’时,我不太理解它的实际应用,有没有一些能直观展示生活中的例子,并且带有相关练习题的视频?”这样的复杂查询,来获得更精准、更具指导意义的学习资源。我对书中关于知识表示、多模态关联挖掘以及智能推荐算法在教育领域的应用抱有浓厚的兴趣,这本书的出现,为我们提供了探索未来教育新模式的理论框架和技术可能性,我期待从中获得能够指导我们进行下一阶段研究的宝贵启示。

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我是一个对历史事件的细节和背后故事充满好奇的业余爱好者,平日里喜欢翻阅史书、观看历史纪录片,也会浏览相关的网络论坛和历史照片。我总觉得,仅仅依靠单一媒介来理解一个历史事件是远远不够的,信息往往是分散和碎片化的。当我在书店看到《多媒体信息的融合分析与综合检索》这本书时,立刻被它的标题所吸引,它似乎为我提供了一种全新的视角来“重构”历史。想象一下,如果我能将一段关于某个历史战役的纪录片片段,与同时期发布的战报、士兵的私人信件、以及描绘该战役的绘画作品进行融合分析,岂不是能更生动、更全面地了解那段历史?这本书的“融合分析”部分,我非常想知道作者是如何将不同时间、不同形式的信息进行有效的关联,例如,如何将一段口述历史的音频与当时的报纸报道进行比对,以发现其中的差异和佐证。而“综合检索”,则意味着我可以进行更富有探索性的查询,比如,我能否上传一张描绘某个历史场景的画作,然后系统能够自动检索出当时相关的文字记录、新闻报道,甚至是同一时期创作的、风格相似的音乐,从而构建出一个多维度的历史“现场”?我对书中关于历史文献数字化、多媒体信息挖掘以及跨媒介信息关联等方面的技术和应用充满了兴趣,这本书,或许能让我以一种前所未有的方式,深入地“触摸”到历史的脉搏,挖掘出那些被掩埋的细节和故事。

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