自制AI圖像搜索引擎

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(jié)構(gòu)與實(shí)現(xiàn)　2
1．2．1　文本預(yù)處理　3
1．2．2　建立索引　5
1．2．3　對(duì)索引進(jìn)行搜索　7
1．3　搜索引擎的一般結(jié)構(gòu)　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(jié)　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(jì)算機(jī)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(chǔ)　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(jié)　88
第3章　深度學(xué)習(xí)圖像特征提取　89
3．1　深度學(xué)習(xí)　89
3．1．1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展　89
3．1．2　深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破　92
3．1．3　主要的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型　95
3．2　深度學(xué)習(xí)應(yīng)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(luò)　99
3．3．1　卷積　99
3．3．2　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述　103
3．3．3　經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)　110
3．3．4　使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征　130
3．3．5　使用遷移學(xué)習(xí)和微調(diào)技術(shù)進(jìn)一步提升提取特征的精度　134
3．4　本章小結(jié)　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(dòng)編碼器降維　150
4．2　圖像特征標(biāo)準(zhǔn)化　153
4．2．1　離差標(biāo)準(zhǔn)化　153
4．2．2　標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)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(gòu)建與檢索　158
4．5　本章小結(jié)　173
第5章　構(gòu)建一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的Web圖像搜索引擎　174
5．1　架構(gòu)分析與技術(shù)路線　174
5．1．1　架構(gòu)分析　174
5．1．2　技術(shù)路線　175
5．2　程序?qū)崿F(xiàn)　175
5．2．1　開發(fā)環(huán)境搭建　175
5．2．2　項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)　176
5．3　優(yōu)化策略　204
5．4　本章小結(jié)　205