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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://www0.kfzimg.com/G06/M00/EC/77/p4YBAFqZHUmACeR3AAC5pn-KVrs844_s.jpg width="260"></center> <small>[https://book.kongfz.com/470251/6035302722 来自 孔夫子网 的图片]</small> |} 《'''现勘图像检索技术'''》,刘颖 著,出版社: 科学出版社。 书籍是用文字、[[图画]]和其他符号,在一定材料上记录各种知识,清楚地表达思想,并且制装成卷册的著作物<ref>[https://www.doc88.com/p-6631147737261.html 作品、著作物与版权],道客巴巴,2014-11-09</ref>,为传播各种知识和思想,积累人类文化的重要工具。它随着历史的发展,在书写方式、所使用的材料和装帧形式<ref>[https://www.docin.com/p-1706199510.html 书籍装帧设计的分类及艺术表现形式],豆丁网,2016-08-14</ref>,以及形态方面,也在不断变化与变更。 ==内容简介== 《现勘图像检索技术》是作者基于数年来实际现勘图像数据,结合公安行业实际需求,在现勘图像特征分析及分类检索领域的代表性研究成果的总结。对现勘图像检索领域国内外研究成果做了综述分析;基于实际现勘图像数据,提出了有效的现勘图像特征提取及检索算法;结合实际需求,指出现勘图像检索领域未来几个研究方向。 ==目录== 前言 第1章 现勘[[图像]]检索综述 1 1.1 引言 1 1.1.1 现勘图像检索研究的意义 1 1.1.2 基于内容的图像检索 2 1.2 现勘图像数据库 4 1.3 现勘图像检索关键技术 9 1.3.1 现勘图像低层[[数字]]特征提取 9 1.3.2 现勘图像高层语义特征提取 13 1.4 现勘图像检索研究趋势 21 1.5 本章小结 23 参考文献 23 第2章 基于低层数字特征与高层语义特征的现勘图像检索技术 29 2.1 引言 29 2.2 基于融合特征与SVM分类的现勘图像检索算法 30 2.2.1 现勘图像低层数字特征的提取 31 2.2.2 特征融合 32 2.2.3 基于SVM分类的现勘图像检索机制 33 2.2.4 基于检索结果语义相似度的现勘图像检索机制 33 2.3 实验及结果分析 35 2.3.1 实验数据库及评价参数 35 2.3.2 结果分析 35 2.4 本章小结 39 参考文献 39 第3章 深度学习在现勘图像分类中的应用 42 3.1 引言 42 3.2 深度学习介绍 42 3.3 基于深度学习的现勘图像分类 44 3.4 本章小结 49 参考文献 49 第4章 轮胎花纹检索研究 51 4.1 引言 51 4.2 轮胎花纹数据库及检索性能评价指标 51 4.2.1 轮胎花纹数据库 52 4.2.2 检索性能评价指标 56 4.3 轮胎花纹检索算法 61 4.3.1 轮胎表面花纹图像检索算法 61 4.3.2 轮胎花纹磨损图像检索算法 67 4.3.3 视频轮胎花纹图像检索算法 68 4.3.4 轮胎压痕图像检索算法 70 4.4 轮胎花纹检索未来研究趋势 73 4.4.1 标准数据库及检索性能评价体系 74 4.4.2 深度学习在轮胎花纹检索中的应用 74 4.4.3 轮胎花纹数据安全和轮胎花纹图像检索的结合 74 4.4.4 轮胎压痕图像与轮胎花纹图像的结合 75 4.4.5 视频轮胎花纹图像的大数据应用 76 4.5 本章小结 76 参考文献 76 第5章 基于曲波变换域能量分布特性的轮胎花纹水印嵌入和纹理特征提取算法 82 5.1 引言 82 5.2 基于曲波变换的纹理特征提取 83 5.2.1 轮胎图像的曲波变换 83 5.2.2 轮胎花纹的纹理方向和能量特征 84 5.2.3 能量分布算法 85 5.2.4 纹理特征提取算法实验结果 87 5.3 基于曲波变换域能量分布的数字水印 89 5.3.1 水印嵌入 89 5.3.2 水印提取 90 5.4 数字水印算法结果分析 91 5.4.1 不可见性测试 91 5.4.2 鲁棒性测试 92 5.4.3 轮胎花纹检索测试 94 5.5 本章小结 96 参考文献 96 第6章 基于HOG域能量分布的纹理特征 98 6.1 引言 98 6.2 HOG特征 99 6.3 基于HOG域能量分布的轮胎花纹纹理特征 101 6.3.1 图像预处理 101 6.3.2 HOG特征提取 103 6.3.3 基于HOG域能量分布的轮胎花纹纹理特征提取 105 6.4 实验及结果分析 109 6.4.1 实验环境、数据库及检索性能评价指标 109 6.4.2 实验结果 111 6.5 本章小结 122 参考文献 122 第7章 总结与探讨 124 7.1 本书总结 124 7.2 未来研究方向 125 附录 CIIP-CSID介绍 127 附录1 现堪图像数据库介绍 127 附录2 轮胎花纹图像数据库介绍 132 附录3 SIFT特征在轮胎花纹检索中的应用 136 参考文献 145 ==参考文献== [[Category:040 類書總論;百科全書總論]]
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