智能检索技术

《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章 文本检索技术
1.1 基于索引的检索技术
1.2 文本提取
1.3 文本预处理
1.3.1 停用词删除
1.3.2 词干提取
1.3.3 索引词选择
1.3.4 建立词典
1.4 索引
1.5 文本检索模型
1.5.1 布尔模型
1.5.2 向量空间模型
1.5.3 概率论模型
1.5.4 PageRank模型
1.6 分布式搜索引擎
1.6.1 分布式元搜索引擎
1.6.2 散列式分布搜索引擎
1.6.3 局部遍历型搜索引擎
1.6.4 P2P分布式搜索引擎
参考文献
第2章 文本自动分词
2.1 基于字符串匹配的正向最大匹配算法
2.2 基于简码匹配的Hash分词算法
2.2.1 简码匹配方式
2.2.2 Hash分词算法
2.2.3 消歧融入切分过程
2.2.4 基于简码的Hash算法
2.2.5 平均匹配次数的理论分析
2.2.6 分词测试及结果
2.3 基于统计的分词方法
参考文献
第3章 概念语义空间
3.1 基于奇异值分解的潜在语义索引方法
3.2 基于非负矩阵分解的潜在语义索引方法
3.2.1 NMF问题的提出
3.2.2 目标函数
3.2.3 NMF方法的迭代规则
3.2.4 NMF的非唯一性
3.2.5 基于NMF的概念语义生成
3.2.6 其他NMF方法
3.3 NMF方法与SVD方法的比较
3.3.1 问题本质
3.3.2 概念语义向量的特点
3.3.3 概念语义向量的解释
3.3.4 NMF方法与SVD方法敏感性的比较
3.3.5 NMF方法与SVD方法检索性能的比较
参考文献
第4章 基于本体的文本检索技术
4.1 本体定义
4.2 描述逻辑
4.2.1 描述逻辑ALC
4.2.2 描述逻辑ALC的构造子扩展
4.3 本体语言
4.3.1 可扩展标记语言XML
4.3.2 资源描述框架RDF
4.3.3 本体语言OWL
4.4 基于本体的文本检索技术
4.4.1 本体构建
4.4.2 语义标注
4.4.3 语义查询
参考文献
第5章 基于内容的图像检索
5.1 基于内容的图像检索的原因
5.2 基于内容的图像检索概述
5.2.1 基于视觉特征的图像检索
5.2.2 基于对象类型的图像检索
5.2.3 基于抽象属性的图像检索
5.3 web图像检索
参考文献
第6章 MPEG-7标准中图像的视觉特征
6.1 图像的颜色特征
6.1.1 颜色空间
6.1.2 颜色量化
6.1.3 主颜色
6.1.4 可伸缩颜色
6.1.5 颜色布局
6.1.6 颜色结构
6.2 图像的纹理特征
6.2.1 同质纹理
6.2.2 纹理浏览
6.2.3 边缘直方图
6.3 图像的形状特征
6.3.1 基于区域的形状
6.3.2 基于轮廓的形状
参考文献
第7章 图像的局部特征
7.1 图像兴趣点和兴趣区域的发现器
7.1.1 Harris兴趣点发现器
7.1.2 Harris-Laplace兴趣区域发现器
7.1.3 Hessian_Laplace兴趣区域发现器
7.1.4 高斯差分金字塔
7.2 尺度不变特征变换SIFT
7.2.1 SI丌特征的提取
7.2.2 SIFT兴趣点的匹配
7.2.3 与SIFT有关的其他局部特征
7.3 方向可调滤波器
7.4 形状上下文
7.5 矩不变量
参考文献
第8章 基于视觉特征的图像检索技术
8.1 图像分割技术
8.1.1 图像分割概念
8.1.2 图像分割算法
8.1.3 分割方法存在的问题
8.2 相似性度量
8.2.1 几何模型
8.2.2 相关计算模型
8.2.3 关联系数模型
8.3 索引
8.3.1 高维索引方法
8.3.2 降维方法
8.3.3 近似最近邻方法
8.3.4 单一维空间映射方法
8.3.5 多重空间填充曲线方法
8.3.6 基于过滤的方法
8.4 相关反馈技术
8.5 图像检索系统性能的评价准则
8.6 基于视觉特征的图像检索系统
参考文献
第9章 基于语义的图像检索技术
9.1 图像标注技术的概况
9.2 图像标注系统的工作原理
9.3 基于MPEG7的图像标注技术
9.3.1 SVM分类器
9.3.2 基于MPEG-7的图像标注技术
9.4 基于特征选择的图像标注技术
9.4.1 遗传算法的基本思想
9.4.2 基于二进制编码遗传算法的最优特征子集选择方法
9.4.3 基于双编码遗传算法的最优加权特征子集选择方法
第10章 Web图像的检索技术
第11章 基于内容的视频检索技术
第12章 视频的结构化技术
第13章 语音识别技术
第14章 视频的标注技术