Symbolic Projection for Image Information Retrieval and Spatial Reasoning pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Academic Press

作者:Chang, Shi-Kuo; Jungert, E.

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:1996-05-02

价格:USD 113.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780121680305

丛书系列:

图书标签:

图像检索
符号投影
空间推理
计算机视觉
机器学习
信息检索
图像理解
模式识别
人工智能
多模态学习

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具体描述

本书深入探讨了将符号化表征与图像信息检索及空间推理相结合的前沿技术。在信息爆炸的时代，如何从海量图像数据中快速、精准地获取所需信息，以及如何理解和利用图像中的空间关系，已成为计算机视觉和人工智能领域的核心挑战。本书从理论到实践，系统阐述了符号化方法在图像信息检索中的应用。传统的图像检索方法多依赖于像素级别的特征或手工设计的视觉词袋模型，这些方法在处理复杂场景、语义理解和跨模态检索时往往力不从心。本书提出了一种全新的视角，即利用符号化技术，将图像中的关键视觉元素、属性和它们之间的关系抽象成符号化的语言。这种语言不仅保留了图像的语义信息，更易于进行逻辑推理和知识表示，从而显著提升了检索的准确性和鲁棒性。书中首先详细介绍了如何从原始图像中提取并构建符号化表征。这包括但不限于：物体检测与识别，场景图的生成，属性提取，以及空间关系（如“上方”、“下方”、“旁边”、“包含”等）的符号化编码。我们将探讨各种先进的深度学习模型，如卷积神经网络（CNNs）、图神经网络（GNNs）以及Transformer模型，在这些符号化过程中的最新进展和创新应用。读者将了解到如何通过端到端的学习框架，直接从图像生成结构化的符号序列或图。接着，本书重点阐述了如何利用这些符号化表征进行高效的图像信息检索。与传统的基于相似度度量的检索方式不同，本书提出的方法能够理解更深层次的语义查询。例如，用户可以输入自然语言描述，如“寻找一张有红色汽车停在公园长椅旁边的图片”，本书中的符号化检索系统能够将此自然语言查询转化为符号化语言，并与图像的符号化表征进行匹配。我们将深入分析各种符号化查询语言的设计，以及如何构建高效的索引结构和匹配算法，以支持大规模的图像数据库检索。此外，本书还将涵盖跨模态检索，即利用文本、语音甚至其他模态的信息来检索图像，并讨论符号化表征如何桥接不同模态之间的语义鸿沟。除了信息检索，本书还对符号化方法在空间推理方面的潜力进行了深入挖掘。图像中的空间关系是理解场景的关键，而符号化表征能够为机器提供理解和推理这些关系的基础。本书将展示如何利用符号化逻辑、知识图谱以及推理引擎，对图像中的空间结构进行分析和推理。例如，通过符号化表征，我们可以推断出物体之间的相对位置、检测是否存在潜在的碰撞风险，或者根据部分场景描述重构完整的空间布局。我们将探讨如何在符号化框架下进行视觉问答（VQA）和视觉推理任务，使得机器能够回答关于图像内容和空间关系的复杂问题。本书的写作力求严谨细致，理论论证充分，并辅以大量的实验案例和实证分析。我们不仅会介绍现有的主流方法和算法，还会深入探讨其背后的数学原理和算法机制。同时，本书也将关注这些技术的实际应用前景，包括但不限于智能监控、自动驾驶、医疗影像分析、虚拟现实与增强现实等领域。本书适合于对计算机视觉、人工智能、信息检索、以及知识工程等领域有浓厚兴趣的研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生。通过阅读本书，读者将能够掌握将符号化方法应用于图像理解和应用的核心技术，为解决更复杂、更智能化的视觉任务奠定坚实的基础。本书的目标是推动计算机视觉领域向前发展，开启图像信息检索和空间推理的新篇章。