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圖像搜尋引擎有兩種實現方式—基於圖像上下文文字特徵的方式和基於圖像視覺內容特徵的方式。本書所指的圖像搜尋引擎是基於內容特徵的圖像檢索，也就是「以圖搜圖」來檢索相似圖片。本書主要講解搜尋引擎技術的發展脈絡、文字搜尋引擎的基本原理和搜尋引擎的一般結構，詳細講述圖像搜尋引擎各主要組成部分的原理和實現，並構建一個基於深度學習的Web圖像搜尋引擎。
本書首先介紹圖像搜尋引擎的相關理論和實現方法，結合具體的Java程式碼實例解釋理論，展示從文字搜尋演進到圖像搜尋的技術路徑。最後會帶領讀者逐步實現一個AI圖像搜尋引擎，使讀者不僅理解相關理論，而且具備實際的開發能力。
本書主要內容：
■ 從文字搜索到影像搜索
■ 傳統影像特徵分析
■ 深度學習影像特徵分析
■ 影像特徵索引與檢索
■ 建置一個以深度學習為基礎的Web 影像搜尋引擎
適合讀者群：對圖像搜尋引擎有興趣的開發者、程式設計師、演算法工程師，或機器視覺等相關領域工作者，也適合作為大專院校相關科系師生參考用書。
本書特色
➢以深度學習Web圖像搜尋引擎為基礎
➢講解圖像搜尋引擎的原理和實現
➢帶領讀者從零開始掌握圖像檢索技術
作者簡介
明恒毅
軟體工程師。從事資訊系統的設計、開發、管理、運維工作，擅長影像處理、圖像檢索、搜尋引擎、深度學習等領域的理論與技術應用實踐，熱衷研究前端軟體技術。
曾在其主持研發的視訊監控檢索系統、融合通信智慧應答系統等專案中，積極運用AI技術，獲得良好成效。
01從文字搜索到影像搜索
1.1 文字搜尋引擎的發展
1.2 文字搜尋引擎的結構與實現
1.3 搜尋引擎的一般結構
1.4 從文字到影像
1.5 現有影像搜尋引擎介紹
1.6 本章小結
02傳統影像特徵分析
2.1 人類怎樣取得和了解一幅影像
2.2 電腦怎樣取得和表示一幅影像
2.3 影像特徵的分類
2.4 全域特徵
2.5 局部特徵
2.6 本章小結
03深度學習影像特徵分析
3.1 深度學習
3.2 深度學習應用架構
3.3 旋積神經網路
3.4 本章小結
04影像特徵索引與檢索
4.1 影像特徵降維
4.2 影像特徵標準化
4.3 影像特徵相似度的度量
4.4 影像特徵索引與檢索
4.5 本章小結
05建置一個以深度學習為基礎的
Web 影像搜尋引擎
5.1 架構分析與技術路線
5.2 程式實現
5.3 最佳化策略
5.4 本章小結
