Multimedia Retrieval (Data-Centric Systems and Applications) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Henk M. Blanken

出品人:

页数:372

译者:

出版时间:2007-09-14

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540728948

丛书系列:

图书标签:

• Multimedia Retrieval
• Information Retrieval
• Multimedia Systems
• Data Mining
• Machine Learning
• Computer Vision
• Pattern Recognition
• Database Systems
• Big Data
• Content-Based Retrieval

探索数字世界的深层脉络：信息检索与智能系统 本书将带领您深入探索信息检索这一至关重要的领域，它不仅仅是简单地找到文件，更是理解、组织、管理和利用海量数字信息的基石。在信息爆炸的时代，我们每天都被无穷无尽的数据所淹没，无论是文本、图像、音频、视频，还是更复杂的感官数据，如何高效、精准地从中提取出我们所需的信息，已成为个人、学术研究以及商业运作的核心能力。 本书的核心在于 以数据为中心 的视角，这意味着我们将跳脱纯粹的算法理论，而将焦点置于数据的本质、结构、表示以及如何围绕数据设计高效的系统。我们将深入剖析不同类型数据的特性，了解它们的内在结构如何影响检索策略的制定。从文本的语义理解、关键词匹配，到图像的特征提取、视觉相似性搜索，再到音频的声学模型、音乐检索，直至视频内容的动作识别、场景分析，我们将系统地审视每一种数据形式带来的独特挑战与机遇。 数据表示 是本书着重探讨的关键环节。没有恰当的数据表示，再先进的算法也无法发挥作用。我们将探讨各种数据编码、特征提取技术，包括但不限于： 文本数据： 从词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）到更复杂的词嵌入（Word Embeddings）如 Word2Vec、GloVe，以及近期的 Transformer 模型（如 BERT、GPT 系列）在文本表示上的突破。我们将深入理解这些表示方法如何捕捉词汇的语义信息，以及它们在文档相似性、主题模型、问答系统等任务中的应用。 图像数据： 介绍经典的图像处理技术，如SIFT、SURF等局部特征描述符，以及深度学习驱动的特征提取方法，特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别、物体检测、图像检索中的强大能力。我们将审视如何将图像转化为向量空间中的表示，以便进行高效的相似性搜索。 音频数据： 探讨梅尔频率倒谱系数（MFCC）等声学特征的提取，以及如何利用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等模型来处理时序音频数据，实现语音识别、音乐分类、情感分析等任务。 视频数据： 结合图像和音频的分析技术，我们将探索如何提取视频的时空信息，例如通过光流法（Optical Flow）捕捉运动，利用3D CNNs分析视频内容，以及如何进行视频摘要、场景检测、行为识别等。 在理解了数据表示的基础上，本书将进一步深入 检索系统设计与实现。我们将从理论到实践，全面解析构建高效、可扩展的检索系统的关键组件和技术： 索引技术： 介绍倒排索引（Inverted Index）等经典索引结构，以及如何针对不同数据类型和检索需求设计高效的索引策略。我们将讨论近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor Search, ANNS）技术，如 Locality-Sensitive Hashing (LSH)、Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) 等，这些技术对于处理大规模高维数据至关重要。 查询处理： 分析用户查询的意图，如何将自然语言查询转化为系统可理解的检索请求。我们将探讨多种查询模型，如布尔模型、向量空间模型、概率模型，以及混合模型。 排序与相关性评估： 介绍各种排序算法，如何根据检索结果与用户查询的相关性进行有效排序。我们将深入理解评价检索系统性能的度量标准，如精确率（Precision）、召回率（Recall）、平均精度（Mean Average Precision, MAP）等，并探讨如何通过用户反馈和机器学习技术不断优化排序模型。 系统架构与优化： 探讨分布式检索系统的设计原则，如何利用MapReduce、Spark等大数据处理框架构建可伸缩的检索平台。我们将讨论缓存策略、负载均衡、数据分片等关键技术，以确保系统在高并发和大数据量下的稳定运行。 此外，本书还将 关注新兴技术与前沿趋势，例如： 多模态检索： 如何融合来自不同模态（文本、图像、音频）的信息，实现跨模态检索，例如通过文本描述搜索图像，或通过图像搜索相关视频。 知识图谱与语义检索： 探讨如何利用知识图谱增强检索的语义理解能力，实现更智能、更具洞察力的搜索。 个性化与推荐系统： 将检索技术与用户画像、行为分析相结合，提供个性化的信息服务和内容推荐。 负责任的检索： 讨论在检索系统中如何考虑隐私保护、公平性、透明度等伦理问题。 本书旨在为信息检索领域的学生、研究人员以及从业者提供一个全面、深入的学习平台。无论您是对文本挖掘、图像识别、语音处理、视频分析，还是对构建大型数据驱动的智能系统感兴趣，都能从中获得宝贵的知识和启示。通过掌握这些核心概念和技术，您将能够更好地驾驭数字世界，从中发现隐藏的价值，并创造出更智能、更高效的信息检索解决方案。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注人工智能和数据科学前沿动态的从业者，我一直在寻找一本能够系统性地梳理多媒体检索技术，并提供前瞻性指导的书籍。《多媒体检索（以数据为中心的系统与应用）》这本书，以其“以数据为中心”的独特理念，精准地击中了我的兴趣点。它不仅仅是罗列算法，而是从数据的角度出发，去构建一个完整、高效的检索系统。书中对多媒体数据表示的论述尤为扎实，它详细介绍了如何从图像、视频、音频等不同类型的数据中提取有意义的特征。无论是传统的颜色直方图、纹理描述符，还是基于深度学习的向量表示，书中都进行了深入浅出的讲解。我特别欣赏书中对特征编码和降维技术的探讨，例如矢量量化（VQ）和局部敏感哈希（LSH），这些技术在处理高维数据时至关重要，能够有效地降低存储和计算的复杂度。书中对索引结构的深入分析，更是让我受益匪浅。在海量数据面前，如何快速找到相似项是关键。书中详细介绍了多种近似最近邻搜索（ANN）技术，如KD-Tree、R-Tree、IVFADC、HNSW等。我被书中对这些算法的原理、实现细节以及在不同数据集上的性能权衡的细致分析所折服，这为我选择和优化索引策略提供了宝贵的参考。此外，书中对查询处理和结果排序机制的阐述也为我提供了重要的启示。如何将用户自然语言的查询意图转化为系统能够理解的检索语言，如何设计高效的查询匹配算法，以及如何根据用户反馈和数据相关性对结果进行排序，这些都是提升检索系统性能的关键。书中还探讨了多模态检索，即如何融合不同类型的数据进行检索，这让我对未来更智能、更全面的信息检索系统有了更清晰的认识。总而言之，这本书为我提供了一个从数据底层构建高效多媒体检索系统的全面指南，它不仅深入讲解了核心技术，更强调了系统的可扩展性和实用性，为我今后的研究和开发工作指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

这本《多媒体检索（以数据为中心的系统与应用）》真是让我大开眼界，我本身对信息检索领域一直抱有浓厚的兴趣，特别是近年来多媒体数据爆炸式增长，如何有效地从海量图像、视频、音频中提取有价值的信息，一直是我关注的重点。这本书的出版，无疑为我打开了一个全新的视角。它不仅仅停留在理论层面，而是深入探讨了“以数据为中心”的系统设计理念。这种理念意味着我们将数据本身置于核心地位，围绕数据的特性、组织方式、处理流程来构建整个检索系统。这与过去那种以算法为主导，将数据视为输入输出的模式截然不同。我尤其欣赏书中对各种数据表示方法，例如特征提取、向量空间模型、图模型等方面的详尽阐述。书中对于如何将这些表示方法有效地转化为可检索的索引，以及如何设计高效的查询处理机制，都进行了深入的剖析。读到关于近似最近邻搜索（ANN）算法的部分，我更是茅塞顿开。传统的精确搜索在面对高维多媒体数据时，其计算复杂度往往令人望而却步，而ANN技术提供了一种在可接受的时间内获得高质量结果的解决方案。书中对不同ANN算法的优劣势，以及它们在实际应用中的权衡取舍，都进行了细致的对比和分析。这对于我理解如何在性能和准确性之间找到最佳平衡点，提供了宝贵的指导。此外，书中关于多模态检索的讨论也令我印象深刻。单一模态的检索已经难以满足复杂的现实需求，将文本、图像、音频等多种模态的信息融合起来进行检索，是未来的重要发展方向。书中对于多模态融合的策略，例如早期融合、晚期融合、中间融合，以及它们各自的适用场景，都进行了清晰的梳理。我特别关注了书中关于跨模态检索的案例分析，例如如何利用文本描述来检索相关的图像，或者反过来，如何通过图像内容来理解相关的文本信息。这些内容不仅让我看到了多媒体检索技术的巨大潜力，也为我未来的研究方向提供了重要的启示。总而言之，这本书为我提供了一个系统、深入、实用的多媒体检索知识体系，它让我从更宏观的角度理解了这个领域的发展趋势和技术挑战，并为我提供了解决实际问题的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在多媒体内容分析和管理领域工作的技术人员，我一直在寻找一本能够系统性地梳理该领域核心技术和前沿发展的书籍。《多媒体检索（以数据为中心的系统与应用）》这本书的出现，无疑是填补了这一空白。它不仅对多媒体检索的底层技术进行了深入的探讨，更重要的是，它从“以数据为中心”这一前瞻性的视角出发，构建了一个完整的系统框架。我非常赞同书中对于数据模型设计的重视，无论是如何有效地描述图像的视觉内容，还是如何捕捉视频的时空动态，抑或是如何理解音频的声学特征，这本书都提供了多种有效的技术路径。书中对各种特征提取方法，如SIFT、SURF、HOG、MFCC等的原理和应用都进行了详细介绍，并且深入分析了如何将这些特征量化为计算机可理解的向量表示。这一点非常关键，因为特征的质量直接决定了检索的精度和召回率。我印象深刻的是，书中详细阐述了如何构建高效的索引结构，以应对海量高维多媒体数据的查询。例如，KD-Tree、R-Tree、PQ（Product Quantization）、IVF（Inverted File System）等数据结构和索引技术，它们在加速相似性搜索方面的作用不可估量。书中对这些技术的数学原理、算法流程以及在不同应用场景下的优缺点进行了细致的比较，这让我能够根据具体需求选择最合适的索引策略。另外，书中对于查询处理和优化也给予了足够的关注。如何设计高效的查询解析器，如何将用户输入的查询转化为系统能够理解的检索指令，以及如何对查询进行预处理和后处理，以提升检索效率和用户体验，这些内容都非常有价值。我尤其关注了书中关于用户行为分析在检索系统中的应用，例如如何利用用户的点击、收藏、分享等行为来优化检索结果的排序，这为提升系统的智能化水平提供了新的思路。这本书的论述条理清晰，逻辑严谨，语言专业，但又不失可读性，它为我理解多媒体检索的核心技术和系统架构提供了一个坚实的基础，也为我今后的工作指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

我一直致力于探索如何让计算机更有效地从海量信息中提取知识，而多媒体数据的检索更是其中一个充满挑战和机遇的领域。《多媒体检索（以数据为中心的系统与应用）》这本书，以其“以数据为中心”的理念，为我提供了一个全新的思考维度。它强调了理解和利用数据本身的特性来构建检索系统的重要性。书中对多媒体数据表示方法的详尽介绍，让我对如何从图像、视频、音频中提取有意义的特征有了更深入的理解。无论是颜色直方图、纹理描述符，还是基于深度学习的嵌入向量，书中都提供了多种有效的技术。我尤其对书中关于索引结构的深入探讨感到兴奋。在海量高维数据面前，如何快速高效地找到相似项是关键。书中详细介绍了近似最近邻搜索（ANN）技术，例如KD-Tree、LSH、PQ、IVF等。我对书中对这些算法的原理、实现细节以及在不同数据集上的性能权衡的细致分析非常赞赏，这为我选择和优化索引策略提供了宝贵的参考。此外，书中对查询处理和结果排序机制的阐述也令我印象深刻。如何将用户模糊的自然语言查询转化为系统能够理解的检索指令，如何设计高效的查询匹配算法，以及如何根据相关性对结果进行排序，这些都是提升检索系统可用性和效率的关键环节。书中还探讨了多模态检索，即如何融合不同类型的数据进行检索，这让我对未来更智能、更全面的信息检索系统有了更清晰的认识。总而言之，这本书为我提供了一个系统、深入且极具实践意义的多媒体检索知识体系，它帮助我深刻理解了该领域的核心挑战和前沿技术，并为我未来的研究和开发工作提供了重要的指导和启发。

评分☆☆☆☆☆

我一直对信息检索技术在现实世界中的应用充满热情，特别是如何让计算机理解并检索我们日常接触到的海量多媒体信息。《多媒体检索（以数据为中心的系统与应用）》这本书，正是从一个非常实用和数据驱动的角度，深入解析了这一领域的核心技术。书中“以数据为中心”的理念，强调了数据本身的特性和组织方式对检索系统的影响，这让我认识到，一个优秀的检索系统，首先需要对数据有深刻的理解。书中对各种多媒体数据类型的表示方法进行了详细的阐述，包括如何从图像中提取颜色直方图、纹理特征，如何从视频中分析运动信息和场景变化，以及如何对音频信号进行频谱分析和声学特征提取。这些基础工作是后续检索的关键。我特别欣赏书中对高维数据索引技术的深入讲解。传统的数据结构在处理高维数据时常常显得力不从心，而书中介绍的近似最近邻搜索（ANN）技术，如Locality-Sensitive Hashing (LSH)、Product Quantization (PQ) 和 Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) 等，为解决这一难题提供了有效的方案。书中不仅解释了这些算法的原理，还分析了它们在不同数据集和查询负载下的性能表现，这对于我选择最适合特定场景的索引方法非常有指导意义。此外，书中对查询处理和结果评估的讨论也令我印象深刻。如何将用户输入的自然语言查询转化为能够被计算机理解和执行的检索指令，如何设计有效的查询优化策略，以及如何利用诸如Precision、Recall、MAP等指标来评估检索系统的性能，这些都是构建一个高效、准确的检索系统必不可少的部分。书中还探讨了多模态检索，即如何融合不同类型数据的特征进行检索，这让我看到了多媒体检索未来发展的广阔前景。这本书为我提供了一个系统、全面、且极具实践价值的多媒体检索知识体系，它帮助我深刻理解了该领域的核心挑战和前沿技术，并为我未来的研究和工作指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据驱动的系统设计充满热情的研究人员，我一直在寻找能够提供全面且深入的多媒体检索技术指导的资源。《多媒体检索（以数据为中心的系统与应用）》这本书，正是这样一本集理论与实践于一体的优秀著作。它“以数据为中心”的核心理念，让我认识到，构建高效的检索系统，首先要从数据的角度出发，理解其内在结构和特性。书中对多媒体数据表示方法进行了详尽的阐述，包括如何从图像中提取颜色、纹理、形状等视觉特征，如何从视频中捕捉时空动态和运动信息，以及如何对音频信号进行声学分析。我尤其对书中关于特征编码和降维技术的讨论印象深刻，如矢量量化（VQ）和局部敏感哈希（LSH），这些技术对于处理高维多媒体数据至关重要，能够显著提高检索效率。书中对索引结构的深入分析，是我最为关注的方面之一。在面对海量的高维数据时，如何快速有效地找到与查询最相似的数据，是一个巨大的挑战。书中详细介绍了多种近似最近邻搜索（ANN）技术，如KD-Tree、R-Tree、IVFADC、HNSW等。我对书中对这些算法的原理、实现细节以及在不同数据集上的性能权衡的细致分析非常赞赏，这为我选择和优化索引策略提供了宝贵的参考。此外，书中对查询处理和结果排序机制的阐述也令我印象深刻。如何将用户模糊的自然语言查询转化为系统能够理解的检索指令，如何设计高效的查询匹配算法，以及如何根据相关性对结果进行排序，这些都是提升检索系统可用性和效率的关键环节。书中还探讨了多模态检索，即如何融合不同类型的数据进行检索，这让我对未来更智能、更全面的信息检索系统有了更清晰的认识。总而言之，这本书为我提供了一个系统、深入且极具实践意义的多媒体检索知识体系，它帮助我深刻理解了该领域的核心挑战和前沿技术，并为我未来的研究和开发工作提供了重要的指导和启发。

评分☆☆☆☆☆

我一直对构建智能化的信息检索系统充满热情，而多媒体数据作为信息世界的重要组成部分，其检索技术更是我关注的焦点。《多媒体检索（以数据为中心的系统与应用）》这本书，以其独特的“以数据为中心”的理念，为我打开了一个全新的研究维度。我非常欣赏书中对数据组织和管理方式的深入探讨，这构成了整个检索系统的基石。书中详细阐述了如何对不同类型多媒体数据进行有效的建模，例如为图像构建视觉特征描述符，为视频提取时空特征，为音频分析其声学属性。这些基础工作直接影响到后续的检索效果。书中对各种特征编码技术，如矢量量化（VQ）、局部敏感哈希（LSH）、哈希编码（Hashing）等的介绍，让我对如何将高维连续特征转化为离散的、便于索引的表示有了更深刻的理解。这些技术在降低存储成本、加速相似性搜索方面起着至关重要的作用。我尤其对书中关于索引结构的设计和优化进行了深入的学习。对于高维数据的索引，传统的方法往往面临“维度灾难”的问题，而书中介绍的多种近似最近邻搜索（ANN）算法，如LSH、IVFADC、HNSW等，为解决这一难题提供了有效的解决方案。书中对这些算法的原理、实现细节以及在不同数据集上的性能表现进行了详细的分析和对比，这对我选择和优化索引策略非常有帮助。此外，书中对查询处理机制的阐述也令我印象深刻。如何将用户友好的查询（例如自然语言描述）转化为系统能够理解的检索请求，如何设计高效的查询匹配算法，以及如何对检索结果进行排序和过滤，这些都是提升检索系统可用性和效率的关键环节。书中关于语义检索和概念检索的讨论，更是将多媒体检索的层次提升到了一个新的高度，让我看到了超越表面相似性的更深层的信息提取的可能性。总的来说，这本书为我提供了一个全面而深入的多媒体检索技术指南，它不仅涵盖了核心理论，更强调了系统设计和实际应用，为我未来的研究和开发工作提供了宝贵的知识和灵感。

评分☆☆☆☆☆

我对计算机科学中那些能够处理和理解我们世界丰富信息的技术尤为着迷，而多媒体检索正是其中一个迷人的领域。《多媒体检索（以数据为中心的系统与应用）》这本书，以其“以数据为中心”的独特视角，为我提供了一个深刻的理解框架。它强调了数据的组织、表示和管理是构建高效检索系统的基础。书中对多媒体数据表示方法的详尽阐述，让我认识到，从原始数据中提取有意义的特征是多么重要。无论是图像的颜色、纹理、形状，还是视频的时空信息，抑或是音频的声学特性，书中都提供了多种有效的提取和编码技术。我尤其对书中关于高维数据索引的讨论感到兴奋。在面对海量的高维多媒体数据时，传统的数据库技术往往难以满足性能要求。书中介绍的近似最近邻搜索（ANN）技术，如Locality-Sensitive Hashing (LSH)、Product Quantization (PQ)、Inverted File System (IVF) 等，为解决这一难题提供了有效的解决方案。书中不仅解释了这些算法的原理，还分析了它们在不同场景下的优劣势，这对于我选择和优化索引策略非常有帮助。此外，书中对查询处理和结果评估的深入探讨，也为我提供了宝贵的见解。如何将用户友好、甚至是模糊的自然语言查询转化为系统能够理解的检索指令，如何设计高效的查询匹配算法，以及如何利用诸如Precision、Recall、MAP等评价指标来衡量检索系统的性能，这些都是构建一个真正智能化的检索系统必不可少的部分。书中还探讨了多模态检索，即如何融合文本、图像、音频等多种信息源进行检索，这让我看到了多媒体检索未来发展的广阔前景。总而言之，这本书为我提供了一个系统、全面、且极具实践价值的多媒体检索知识体系，它帮助我深刻理解了该领域的核心挑战和前沿技术，并为我未来的研究和开发工作提供了重要的指导和启发。

评分☆☆☆☆☆

我在信息检索领域摸索已久，一直致力于探索如何让计算机更智能、更有效地处理和理解我们周围的世界，尤其是那些海量的多媒体数据。《多媒体检索（以数据为中心的系统与应用）》这本书，以其“以数据为中心”的独特视角，为我提供了全新的思考框架。它强调从数据的角度出发，去设计和优化整个检索系统，而不是仅仅依赖于算法的堆砌。书中对不同类型多媒体数据的表示方法进行了非常详尽的阐述，包括如何从图像中提取视觉特征，如颜色、纹理、形状；如何从视频中捕捉时空信息、运动模式；以及如何分析音频信号的声学特性。我尤其对书中关于特征降维和编码技术的介绍感到兴奋，例如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）以及各种哈希编码技术，它们能够有效地将高维数据映射到低维空间，从而降低存储成本并加速相似性搜索。书中对于索引结构的深入讨论，是我最为关注的部分之一。在面对海量的多媒体数据时，传统的精确匹配方法往往难以应对，而书中介绍的近似最近邻搜索（ANN）算法，如KD-Tree、Ball Tree、LSH、IVF等，为解决这一问题提供了行之有效的方法。书中对这些算法的原理、复杂度以及在不同应用场景下的适用性进行了细致的分析和对比，这让我能够根据实际需求做出更明智的选择。此外，书中对查询处理和结果排序机制的阐述也为我提供了宝贵的见解。如何将用户模糊的自然语言查询转化为计算机可理解的检索指令，如何设计高效的查询扩展和优化策略，以及如何利用用户的反馈来不断改进检索系统的性能，这些都是提升用户体验的关键。书中还探讨了多模态检索，即如何融合文本、图像、音频等多种信息源进行检索，这让我对多媒体检索的未来发展充满了期待。总而言之，这本书为我提供了一个系统、深入且极具实践意义的多媒体检索知识体系，它不仅帮助我理解了该领域的核心技术，更为我未来的研究和开发工作提供了重要的指导和启发。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据科学领域充满好奇的学习者，我一直对如何从海量数据中挖掘有价值的信息抱有浓厚的兴趣。当我在网上看到《多媒体检索（以数据为中心的系统与应用）》这本书的介绍时，我立刻被它所吸引。这本书以“以数据为中心”作为核心理念，这在我看来是构建高效、可扩展检索系统的关键所在。书中从数据本身出发，系统地阐述了多媒体数据的表示、组织、索引和检索等一系列关键技术。我尤其对书中关于多媒体数据表示方法的详尽介绍感到受益匪浅。无论是图像的颜色、纹理、形状特征，还是视频的时空结构，抑或是音频的声学特征，书中都提供了多种有效的提取和编码方法。特别是书中对深度学习在特征提取中的应用进行了深入的探讨，例如使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，使用循环神经网络（RNN）来处理序列化的视频或音频数据。这些方法能够捕捉到更抽象、更具语义的特征，极大地提升了检索的准确性。书中对索引技术的论述也相当精彩。面对海量的多媒体数据，如何快速有效地找到与查询最相似的数据，是一个巨大的挑战。书中介绍了包括基于树结构的索引、基于哈希的索引以及基于图结构的索引等多种技术。我对书中对这些索引技术在不同场景下的适用性和性能进行了详细的分析，例如KD-Tree在低维数据上的优势，LSH在近似搜索中的效率，以及HNSW在处理大规模数据集时的卓越表现。此外，书中对查询处理和结果排序的讨论也为我提供了宝贵的见解。如何将用户模糊的查询意图转化为精确的检索指令，如何根据相关性对检索结果进行排序，以及如何利用用户的反馈来优化检索系统，这些都是构建一个真正智能化的检索系统不可或缺的环节。总而言之，这本书为我提供了一个从数据本质出发理解多媒体检索的完整视角，它不仅涵盖了扎实的技术理论，还紧密结合了实际应用，是我学习多媒体检索领域的优秀入门和进阶指南。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆