本书详细讲解了大数据应用案例（含可运行程序），涉及计算机视觉基础案例分析、视觉大数据检索及识别相关的工程应用，包含了音视频处理、目标检测、图像识别等行业应用案例，作者从项目实战出发，对视觉大数据工程应用的算法设计、程序实现、部署实施进行详细叙述，可方便读者进行相关知识点的程序化调试及工程复用。 本书以案例为基础，结构布局紧凑，内容深入浅出，实验简捷高效，适合计算机、信号通信和自动化等相关专业的教师、本科生、研究生，以及广大从事大数据处理的工程研发人员阅读参考。

刘衍琦,机器学习算法专家，视觉AI课程讲师、图书主编，擅长视觉智能分析、多源异构数据采集挖掘等工程应用。长期从事大数据工程研发相关工作，涉及到互联网海量图像/声纹/视频检索、OCR图文检索、手绘草图智能识别、特殊通道数据分析等应用的算法架构与研发，对图文识别、大规模以图搜图、数据感知采集等进行过深入的研究，并推动进行了一系列的工程化应用。

前言 近年来，随着国家对高新科技的大力支持，以及人工智能技术的进一步发展，大数据技术的理论和实践都取得了进一步发展和应用。特别是将大数据与工程实践应用的结合，通过大数据智能算法进行分析挖掘，形成了一系列的工程化应用，取得了良好的社会效益和经济效益。本书的筹划就是立足于视觉大数据的工程案例实践，对工程应用过程中遇到的实际问题进行分析、设计、开发、实施，从理论介绍、算法架构、程序实现、部署实施的角度进行叙述，具有明显的工程实用性特色。 本书详细讲解了视觉大数据应用案例（含可运行程序），涉及计算机视觉基础案例分析、视觉大数据检索及识别相关的工程应用，包含音视频处理、目标检测、图像识别等行业应用案例，作者从项目实战出发，对视觉大数据工程应用的算法设计、程序实现、部署实施进行详细叙述，可方便读者进行相关知识点的程序化调试及工程复用。 本书全面而细致地讲解了视觉大数据智能分析案例，全书分为3篇，共16章，主要内容如下。 第1篇是“基础篇”，包括第1~3章，分别对基于图像分割的答题卡智能识别、基于图像增强的雾天图像优化方法、基于颜色特征的森林火情预警识别方法进行阐述，层层深入地介绍了图像分割、图像增强、分类识别等模块的相关理论和实践知识。 第2篇是“进阶篇”，包括第4~10章，分别对基于混沌编码的图像加密算法应用、基于信息隐藏的多格式文件加密算法应用、基于颜色分割的道路信号灯检测识别应用、融合GPS及视觉词袋模型的建筑物匹配识别应用、基于人脸识别的课堂考勤打卡计时应用、基于车牌识别的停车场出入库计费应用、基于光流场的交通流量分析应用进行阐述，深入介绍了图像加密、信息隐藏...