Ta ksi¿¿ka oferuje kompleksowe badanie Content-Based Image Retrieval (CBIR), techniki, która przezwyci¿¿a ograniczenia tradycyjnego wyszukiwania tekstowego, wykorzystuj¿c wewn¿trzne cechy wizualne, takie jak kolor, tekstura i ksztät. Podkre¿la ewolucj¿ CBIR, jego podstawowe metodologie i praktyczne zastosowania w ró¿nych dziedzinach, takich jak opieka zdrowotna, edukacja, handel i zapobieganie przest¿pczo¿ci. Ksi¿¿ka zag¿¿bia si¿ w zaawansowane technologie, takie jak ekstrakcja cech, informacje zwrotne dotycz¿ce trafno¿ci i modele uczenia maszynowego, koncentruj¿c si¿ na tym, w jaki sposób…mehr
Ta ksi¿¿ka oferuje kompleksowe badanie Content-Based Image Retrieval (CBIR), techniki, która przezwyci¿¿a ograniczenia tradycyjnego wyszukiwania tekstowego, wykorzystuj¿c wewn¿trzne cechy wizualne, takie jak kolor, tekstura i ksztät. Podkre¿la ewolucj¿ CBIR, jego podstawowe metodologie i praktyczne zastosowania w ró¿nych dziedzinach, takich jak opieka zdrowotna, edukacja, handel i zapobieganie przest¿pczo¿ci. Ksi¿¿ka zag¿¿bia si¿ w zaawansowane technologie, takie jak ekstrakcja cech, informacje zwrotne dotycz¿ce trafno¿ci i modele uczenia maszynowego, koncentruj¿c si¿ na tym, w jaki sposób poprawiaj¿ one dok¿adno¿¿ i wydajno¿¿ wyszukiwania. Ponadto poruszono w niej istotne wyzwania, w tym z¿o¿ono¿¿ obliczeniow¿, skalowalno¿¿ i kwestie etyczne zwi¿zane z wdräaniem systemów CBIR. Patrz¿c w przysz¿o¿¿, ksi¿¿ka bada przysz¿e innowacje w CBIR, takie jak spersonalizowane wyszukiwanie, wyszukiwanie multimodalne i jego integracja z nowymi technologiami, takimi jak rzeczywisto¿¿ rozszerzona. Stanowi ona niezb¿dne ¿ród¿o informacji dla badaczy, praktyków i innowatorów, podkre¿laj¿c potencjä transformacyjny CBIR w ¿wiecie coraz bardziej nap¿dzanym przez dane obrazowe i multimedialne.