图像和视频的恢复Image and video retrieval pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:1 edition (2002年8月1日)

作者:Michael S. Lew

出品人:

页数:388

译者:

出版时间:2002-12

价格:542.40元

装帧:平装

isbn号码:9783540438991

丛书系列:

图书标签:

• 图像检索
• 视频检索
• 多媒体检索
• 计算机视觉
• 机器学习
• 深度学习
• 图像处理
• 视频处理
• 内容分析
• 相似性搜索

图书简介：跨越数字鸿沟：现代信息检索的理论与实践 本书聚焦于信息检索（Information Retrieval, IR）领域的前沿理论、核心算法与实际应用，旨在为读者构建一个全面而深入的现代检索系统知识框架。我们不涉及图像和视频的具体内容提取、分析或内容本身，而是专注于如何高效、准确地组织、索引和检索海量、异构的文本、结构化数据乃至多模态信息的“元数据”和“语义关联”层面。 第一部分：信息检索的基石与理论模型 本部分奠定了信息检索系统的理论基础，探讨了信息爆炸时代下，如何将非结构化信息转化为可被机器理解和高效访问的知识结构。 第一章：信息检索概览与演进 本章首先梳理了信息检索的历史脉络，从早期的布尔模型到现代的概率和基于学习的模型。重点阐述了搜索引擎的核心功能、用户需求模型（如“完美检索”的理想与现实约束），以及信息检索在数字图书馆、企业知识管理和垂直领域搜索中的角色定位。我们深入分析了“信息过载”问题，并提出构建高效、可扩展检索系统的基本原则。 第二章：文本表示与特征工程 信息检索的有效性高度依赖于文本的有效表示。本章详尽介绍了将自然语言文本转化为数学向量的关键技术。内容涵盖经典方法，如： 词袋模型（Bag-of-Words, BoW）及其改进，包括N-gram的引入。 TF-IDF（词频-逆文档频率）权重的精确计算与应用场景的权衡。 词嵌入（Word Embeddings）的理论基础：Word2Vec（Skip-gram与CBOW）和GloVe模型的工作原理，着重讨论它们如何捕获词汇的分布式语义。 更深层次的上下文表示：探讨早期的语言模型（如N-gram LM）与现代预训练模型（如BERT系列）在特征提取上的核心区别，侧重于上下文敏感性如何提升检索的准确性。 第三章：索引结构与高效存取 有效的索引是实现快速检索的前提。本章详细解析了构建高性能倒排索引（Inverted Index）的复杂性与优化策略。 倒排索引的构建流程：从文档集合到词项到文档列表的映射过程。 压缩技术：探讨如何使用变长编码（如Varint、Gamma编码）和差分编码来显著减小索引的存储空间，从而提高I/O效率。 数据结构的选择：对比跳跃列表（Skip Lists）、B树/B+树在索引维护和查询加速中的适用性。 分布式索引：介绍如何将巨大的索引分散到多个节点上，确保系统的高可用性和可扩展性，包括Sharding和Replication策略。 第四章：经典与概率检索模型 本章深入探讨了支撑信息检索系统的核心数学模型。 布尔模型的回顾与局限性：作为基础模型的精确性与非排序性的讨论。 向量空间模型（Vector Space Model, VSM）：向量空间中的相似度度量（如余弦相似度）如何排名结果。 概率模型：重点分析BM25（Okapi BM25）模型的数学推导、参数调整（k1和b值）对其排序性能的影响，并将其作为基准模型进行评估。 概率排序原理（Probabilistic Relevance Framework）：介绍如何从概率论的角度定义相关性排序。 第二部分：高级检索技术与用户体验优化 本部分关注如何超越简单的关键词匹配，引入语义理解和学习机制，以提升检索系统的整体效能和用户满意度。 第五章：查询处理与扩展技术 用户输入的查询往往是简短、模糊且包含错误信息的。本章聚焦于如何解析和丰富用户查询。 查询重写与规范化：包括大小写转换、词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization）在消除歧义中的作用。 查询扩展策略： 基于词典/本体的扩展：利用同义词、上位词等知识库进行扩展。 基于统计的扩展：如全局/局部蚁群算法、以及使用LSA/pLSA进行潜在语义扩展。 纠错与容错机制：探讨编辑距离、N-gram匹配在处理拼写错误和键盘输入错误中的应用。 第六章：语义检索与深度学习在IR中的应用 随着深度学习的发展，检索系统正从基于词汇的匹配转向基于语义的理解。 潜在语义索引（LSI）与LSA的应用：如何通过奇异值分解（SVD）发现文本数据中隐藏的语义主题。 基于神经网络的排序学习（Learning to Rank, LTR）： 介绍LTR的分类框架：Pointwise, Pairwise, Listwise方法。 讨论如何使用LambdaMART、RankNet等模型，利用大量标注数据优化排序函数。 跨模型语义匹配：探讨如何使用预训练的Transformer模型（如BERT、ELECTRA）生成高质量的文档和查询表示，并进行交互式匹配（Interaction-based Ranking）。这部分集中于特征交互层面的优化，而非特定媒体类型的内容分析。 第七章：评估、度量与用户满意度 科学评估是持续改进检索系统的核心。本章详细介绍了衡量检索性能的指标及其应用场景。 经典召回率（Recall）与精确率（Precision）：定义与计算方法。 排序敏感度度量：深入解析F-measure、平均准确率（AP）、以及平均倒数排名（MRR）和归一化折损累计增益（NDCG）在评估排序质量上的优越性。 系统级评估：介绍A/B测试、用户点击模型（Click Models）在评估系统实际性能和用户体验方面的作用。 第三部分：大规模系统的架构与挑战 本部分将理论和模型置于实际工程环境中，讨论构建可扩展、高吞吐量检索系统的架构挑战。 第八章：分布式搜索引擎架构设计 本章剖析现代搜索引擎的宏观结构，侧重于数据流、并行化和负载均衡。 爬虫（Crawler）与数据获取：探讨爬虫的策略、去重机制以及应对网站Robots.txt和动态内容的挑战。 索引构建流水线：介绍MapReduce或Spark等分布式计算框架如何被用于大规模索引的并行化构建。 查询路由与负载均衡：如何在多个索引分片间高效分配查询请求，确保低延迟响应。 第九章：查询时序与实时性 在处理新闻、社交媒体等快速变化的数据时，系统的实时性至关重要。 增量更新与索引合并：如何在不中断服务的情况下，将新数据高效地合并到现有索引中。 缓存策略：针对热门查询和热门文档的缓存机制设计，以减少对主索引的查询压力。 延迟与吞吐量的权衡：探讨在保证服务质量（QoS）的前提下，如何优化系统参数以最大化每秒查询处理量（QPS）。 第十章：个性化、推荐与伦理考量 本章探讨检索系统如何适应不同用户，并讨论其带来的社会影响。 基于用户画像的个性化：利用用户历史行为（搜索、点击）构建用户模型，并将其融入到排序模型中。 推荐系统与信息检索的交集：讨论协同过滤、基于内容的推荐如何与LTR模型结合，提升用户粘性。 公平性、透明度与过滤气泡：讨论算法偏见、信息茧房效应的成因，以及设计更公平、更具透明度的检索系统的工程与伦理挑战。 本书内容严格围绕信息的组织、索引、检索算法、系统架构及评估方法展开，为读者提供一个深入理解现代信息检索系统工作原理的全面指南，而不涉及特定媒体类型（如图像、视频）的深度内容分析技术。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

作为一个对科技发展趋势密切关注的普通读者，我一直对人工智能和大数据领域的新技术感到着迷。图像和视频是我们生活中最普遍的信息载体，而如何从海量的图像和视频数据中提取有用的信息，似乎是未来科技发展的一个重要方向。这本书的标题《图像和视频的恢复》让我觉得它触及了这个核心议题。我希望这本书能够用比较易懂的方式，解释一些关于图像和视频识别、分析和搜索背后的基本原理，例如我们常听到的“人脸识别”、“物体检测”等技术是如何实现的。我也对书中是否会讨论如何处理和理解视频中的“故事线”或者“情节发展”感到好奇，毕竟，视频不仅仅是画面的连续，更包含着丰富的时间和叙事信息。如果这本书能够让我对这些“幕后”的技术有一个大致的了解，并且能够感受到它们正在如何改变我们获取和利用信息的方式，那将是一次非常有意义的阅读体验。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对信息检索技术充满热情的研究生，在寻找有关图像和视频检索的权威性参考资料时，我偶然发现了这本《图像和视频的恢复》。这本书从一开始就吸引了我，它的标题直接点出了我研究的核心问题——如何在庞大的数字媒体库中有效地定位和提取出我所需要的高质量图像和视频。我期待这本书能够提供一套系统性的理论框架，解释各种先进的检索算法，例如基于内容的图像检索（CBIR）、基于特征的视频检索，以及最近在深度学习领域取得突破性进展的各种神经网络模型在检索任务中的应用。特别是关于如何处理视频中时间维度上的信息，以及如何通过分析运动、场景变化和物体跟踪来实现更精准的搜索，这正是我目前研究中的一个重点。我对书中关于相似度度量、索引技术以及用户查询理解的部分也抱有很高的期望，希望它能提供一些前沿的研究方法和实用的技术实现思路。如果这本书能够深入浅出地讲解这些复杂的技术，并且附带一些实际案例或者代码示例，那对我来说将是无价的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，它采用了一种非常抽象的、几何化的图像组合，色彩运用上也显得十分大胆和前卫，让人一看就觉得内容会非常有趣且具有一定的深度。我尤其喜欢封面左上角那一点点霓虹蓝色的光晕，仿佛是信号在空气中闪烁，又像是某种隐藏的线索，瞬间勾起了我对书本内容的好奇心。翻开扉页，纸张的质感也相当不错，带有微微的哑光效果，阅读起来不会有刺眼的反光，这对于长时间阅读来说是一个加分项。目录部分的设计也很有条理，每一个章节的标题都简洁明了，但又不失引导性，比如“视觉信息的编码与解码”、“时间序列的动态分析”这类标题，就让我预感到这本书会深入探讨图像和视频背后的技术原理，以及如何从海量数据中精准地提取有用的信息。我个人对计算机视觉领域一直抱有浓厚的兴趣，但很多入门级的书籍总是流于表面，缺乏对底层算法的深入剖析。这本书的标题和目录给我的感觉是，它可能是一本能满足我这种求知欲的书，能够让我真正理解“图像和视频的恢复”这个过程的复杂性和精妙之处。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有多年经验的软件工程师，我在工作中经常会遇到需要处理和分析大量图像视频数据的场景，例如在多媒体内容管理系统、安防监控系统或者用户生成内容平台的开发中。我总是觉得，虽然有很多现成的工具和库可以使用，但如果能深入理解这些工具背后的原理，就能够更好地优化我的代码，解决更复杂的问题。因此，《图像和视频的恢复》这本书的标题立刻引起了我的注意。我希望这本书能够详细介绍各种图像和视频特征提取的技术，包括传统的SIFT、SURF等特征点算法，以及现在流行的卷积神经网络（CNN）提取的深度特征。同时，对于视频检索，我特别关注如何有效地表示视频的时空信息，以及如何构建高效的视频索引结构来加速检索过程。书中是否会讨论如何处理模糊、低分辨率或者损坏的图像和视频，并从中恢复出可用的信息，这也是我非常感兴趣的一个方面。一个好的技术书籍，不仅要讲解“是什么”，更要讲解“为什么”和“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对图像和视频处理技术感兴趣的艺术史研究者，在进行学术研究时，我经常需要从浩瀚的数字档案中搜寻与特定历史时期、艺术家风格或文化主题相关的视觉材料。传统的研究方法依赖于关键词搜索，但这种方式往往局限于元数据，而无法真正深入到图像和视频的内容本身。《图像和视频的恢复》这本书的名字，让我看到了将技术手段应用于人文社科研究的希望。我希望这本书能够为我提供一种新的视角，让我了解如何通过分析图像的视觉元素（色彩、纹理、形状）、视频的动态信息（运动模式、场景变化）甚至抽象的语义信息，来实现更精确、更富有洞察力的检索。我尤其期待书中能介绍一些能够识别艺术品风格、捕捉特定情感表达或辨识历史场景的技术。如果这本书能够解释如何“恢复”出那些因为技术限制或数据损坏而难以直接访问的视觉信息，那将对我现有研究方法的拓展带来巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆