Image Retrieval: Fundamentals and Applications

ยท Artificial Intelligence เชชเซเชธเซเชคเช• 243 ยท One Billion Knowledgeable ยท Mason (Googleเชจเชพ) เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เชจเชฟเชฐเซ‚เชชเชฃ เช•เชฐเซ‡เชฒเซเช‚ AI
เช‘เชกเชฟเชฏเซ‹เชฌเซเช•
1 เช•เชฒเชพเช• 48 เชฎเชฟเชจเชฟเชŸ
เชตเชฟเชธเซเชคเซƒเชค
เชชเชพเชคเซเชฐ
AI เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เชตเชฐเซเชฃเชฟเชค
เชฐเซ‡เชŸเชฟเช‚เช— เช…เชจเซ‡ เชฐเชฟเชตเซเชฏเซ‚ เชšเช•เชพเชธเซ‡เชฒเชพ เชจเชฅเซ€ย เชตเชงเซ เชœเชพเชฃเซ‹
10 เชฎเชฟเชจเชฟเชŸเชจเซ‹ เชจเชฎเซ‚เชจเซ‹ เชœเซ‹เชˆเช เช›เซ‡? เช‘เชซเชฒเชพเช‡เชจ เชนเซ‹, เชคเซเชฏเชพเชฐเซ‡ เชชเชฃ เช—เชฎเซ‡ เชคเซเชฏเชพเชฐเซ‡ เชธเชพเช‚เชญเชณเซ‹.ย 
เช‰เชฎเซ‡เชฐเซ‹

เช† เช‘เชกเชฟเชฏเซ‹เชฌเซเช• เชตเชฟเชถเซ‡

What Is Image Retrieval


A computer system that is used for browsing, searching, and retrieving images from a vast collection of digital images is called an image retrieval system (sometimes abbreviated as IRMS). In order for image retrieval to be carried out over the annotation words, the majority of the conventional and widespread methods currently in use include the addition of information to the images themselves. This metadata can take the form of captioning, keywords, titles, or descriptions. Annotating images manually is a significant investment of time, effort, and money; as a result, a significant amount of effort and research has been put into developing automatic image annotation methods. In addition, the proliferation of social web apps as well as the semantic web has been a driving force behind the development of a number of picture annotation tools that are web-based.


How You Will Benefit


(I) Insights, and validations about the following topics:


Chapter 1: Image retrieval


Chapter 2: Information retrieval


Chapter 3: MPEG-7


Chapter 4: Content-based image retrieval


Chapter 5: Automatic image annotation


Chapter 6: Image organizer


Chapter 7: Google Images


Chapter 8: Image meta search


Chapter 9: Metadata


Chapter 10: Reverse image search


(II) Answering the public top questions about image retrieval.


(III) Real world examples for the usage of image retrieval in many fields.


(IV) 17 appendices to explain, briefly, 266 emerging technologies in each industry to have 360-degree full understanding of image retrieval' technologies.


Who This Book Is For


Professionals, undergraduate and graduate students, enthusiasts, hobbyists, and those who want to go beyond basic knowledge or information for any kind of image retrieval.

เชฒเซ‡เช–เช• เชตเชฟเชถเซ‡

Fouad Sabry is the former Regional Head of Business Development for Applications at HP. Fouad has received his B.Sc. of Computer Systems and Automatic Control in 1996, dual masterโ€™s degrees from University of Melbourne (UoM) in Australia, Master of Business Administration (MBA) in 2008, and Master of Management in Information Technology (MMIT) in 2010. Fouad has more than 30 years of experience in Information Technology and Telecommunications fields, working in local, regional, and international companies, such as Vodafone and IBM. Fouad joined HP in 2013 and helped develop the business in tens of markets. Currently, Fouad is an entrepreneur, author, futurist, and founder of One Billion Knowledge (1BK) Initiative.

เช† เช‘เชกเชฟเชฏเซ‹เชฌเซเช•เชจเซ‡ เชฐเซ‡เชŸเชฟเช‚เช— เช†เชชเซ‹

เชคเชฎเซ‡ เชถเซเช‚ เชตเชฟเชšเชพเชฐเซ‹ เช›เซ‹ เช…เชฎเชจเซ‡ เชœเชฃเชพเชตเซ‹.

เชธเชพเช‚เชญเชณเชตเชพ เชตเชฟเชถเซ‡เชจเซ€ เชฎเชพเชนเชฟเชคเซ€

เชธเซเชฎเชพเชฐเซเชŸเชซเซ‹เชจ เช…เชจเซ‡ เชŸเซ…เชฌเซเชฒเซ‡เชŸ
Android เช…เชจเซ‡ iPad/iPhone เชฎเชพเชŸเซ‡ Google Play Books เชเชช เช‡เชจเซเชธเซเชŸเซ‰เชฒ เช•เชฐเซ‹. เชคเซ‡ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชเช•เชพเช‰เชจเซเชŸ เชธเชพเชฅเซ‡ เช‘เชŸเซ‹เชฎเซ…เชŸเชฟเช• เชฐเซ€เชคเซ‡ เชธเชฟเช‚เช• เชฅเชพเชฏ เช›เซ‡ เช…เชจเซ‡ เชคเชฎเชจเซ‡ เชœเซเชฏเชพเช‚ เชชเชฃ เชนเซ‹ เชคเซเชฏเชพเช‚ เชคเชฎเชจเซ‡ เช‘เชจเชฒเชพเช‡เชจ เช…เชฅเชตเชพ เช‘เชซเชฒเชพเช‡เชจ เชตเชพเช‚เชšเชตเชพเชจเซ€ เชฎเช‚เชœเซ‚เชฐเซ€ เช†เชชเซ‡ เช›เซ‡.
เชฒเซ…เชชเชŸเซ‰เชช เช…เชจเซ‡ เช•เชฎเซเชชเซเชฏเซเชŸเชฐ
เชคเชฎเซ‡ เชคเชฎเชพเชฐ เช•เชฎเซเชชเซเชฏเซเชŸเชฐเชจเชพ เชตเซ‡เชฌ เชฌเซเชฐเชพเช‰เชเชฐเชจเซ‹ เช‰เชชเชฏเซ‹เช— เช•เชฐเซ€เชจเซ‡ Google Play เชชเชฐ เช–เชฐเซ€เชฆเซ‡เชฒเซ€ เชชเซเชธเซเชคเช•เซ‹เชจเซ‡ เชตเชพเช‚เชšเซ€ เชถเช•เซ‹ เช›เซ‹.

เชธเซ€เชฐเชฟเช เชšเชพเชฒเซ เชฐเชพเช–เซ‹

Fouad Sabry เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เชตเชงเซ

เชธเชฎเชพเชจ เช‘เชกเชฟเช“เชฌเซเช•