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、部署实施进行了详细叙述，可方便读者进行相关知识点的程序化调试及工程复用。 每个应用案例的知识点都提供了丰富、生动的案例素材，并以MATLAB、Python、Java等工具详细讲解了实验的核心程序。通过对这些程序的阅读、理解和仿真运行，读者可以更加深刻地理解应用案例的内容，并且更加熟练地掌握大数据技术在不同实际领域中的用法。 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、研究生、本科生，以及广大从事视觉大数据处理的专业技术人员阅读参考。

基础篇
第1章 基于图像分割的答题卡智能识别
1.1 应用背景
1.2 答题卡预处理
1.3 答题卡网格化分割
1.4 答题区域检测
1.5 答案识别
1.5.1 字符模板图像生成
1.5.2 字符模板匹配识别
1.5.3 识别结果可视化
1.6 案例小结
第2章 基于图像增强的雾天图像优化方法
2.1 应用背景
2.2 雾天图像增强方法
2.2.1 全局直方图增强
2.2.2 CLAHE增强
2.2.3 Retinex增强
2.3 增强效果评测
2.4 集成应用开发
2.5 案例小结
第3章 基于颜色特征的森林火情预警识别方法
3.1 应用背景
3.2 火情特征分析
3.2.1 RGB颜色空间
3.2.2 HSV颜色空间
3.2.3 CMYK颜色空间
3.3 火情区域检测
3.4 集成应用开发
3.5 案例小结
进阶篇
第4章 基于混沌编码的图像加密算法应用
4.1 应用背景
4.2 图像加密
4.2.1 Logistic混沌系统
4.2.2 离散余弦变换压缩
4.2.3 混沌加密
4.3 图像解密
4.3.1 混沌解密
4.3.2 效果评测
4.3.3 攻击评测
4.4 集成应用开发
4.5 案例小结
第5章 基于信息隐藏的多格式文件加密算法应用
5.1 应用背景
5.2 信息隐藏加密
5.2.1 LSB信息隐藏
5.2.2 Base64编解码
5.2.3 多格式文件隐藏加密
5.3 信息提取解密
5.3.1 LSB信息提取
5.3.2 多格式文件提取解密
5.4 集成应用开发
5.5 案例小结
第6章 基于颜色分割的道路信号灯检测识别应用
6.1 应用背景
6.2 信号灯特征分析
6.3 信号灯检测识别
6.4 集成应用开发
6.5 案例小结
第7章 融合GPS及视觉词袋模型的建筑物匹配识别应用
7.1 应用背景
7.2 图像GPS属性解析
7.3 图像视觉词袋建模
7.3.1 局部特征提取
7.3.2 视觉词袋构建
7.3.3 图像匹配识别
7.4 集成应用开发
7.5 案例小结
第8章 基于人脸识别的课堂考勤打卡计时应用
8.1 应用背景
8.2 人脸检测
8.2.1 基于肤色的人脸检测方法
8.2.2 基于统计学习的人脸检测方法
8.3 人脸识别
8.3.1 人脸库构建
8.3.2 人脸特征提取
8.3.3 人脸分类识别
8.4 集成应用开发
8.5 案例小结
第9章 基于车牌识别的停车场出入库计费应用
9.1 应用背景
9.2 车牌检测
9.2.1 基于颜色的车牌检测方法
9.2.2 基于统计学习的车牌检测方法
9.3 车牌识别
9.3.1 字符分割
9.3.2 字符识别
9.4 集成应用开发
9.5 案例小结
第10章 基于光流场的交通流量分析应用
10.1 应用背景
10.2 视频解析
10.2.1 视频属性
10.2.2 视频读取
10.2.3 视频生成
10.3 交通流量分析
10.3.1 光流场计算
10.3.2 车流量计算
10.4 集成应用开发
10.5 案例小结
应用篇
第11章 基于卷积神经网络的手写数字识别应用
11.1 应用背景
11.2 卷积神经网络设计
11.2.1 卷积核
11.2.2 特征图
11.2.3 池化降维
11.2.4 网络定义
11.3 卷积神经网络训练评测
11.3.1 数据集准备
11.3.2 数据集解析
11.3.3 网络训练
11.3.4 网络测试
11.4 集成应用开发
11.4.1 界面设计
11.4.2 批量评测
11.4.3 单例评测
11.5 TensorFlow应用开发
11.5.1 数据拆分
11.5.2 网络训练
11.5.3 网络测试
11.5.4 应用界面
11.6 案例小结
第12章 基于视觉大数据检索的图搜图应用
12.1 应用背景
12.2 视觉特征提取
12.2.1 CNN模型选择
12.2.2 CNN深度特征
12.3 视觉特征索引
12.4 视觉搜索引擎
12.5 集成应用开发
12.6 案例小结
第13章 验证码AI识别
13.1 应用背景
13.2 验证码图像生成
13.2.1 基础字符模板
13.2.2 验证码图模拟
13.2.3 验证码数据库
13.3 验证码识别模型
13.3.1 CNN模型训练
13.3.2 CNN模型测试
13.4 集成应用开发
13.4.1 数据集标注
13.4.2 数据集分割
13.4.3 CNN模型训练
13.4.4 CNN模型应用
13.5 案例小结
第14章 基于生成式对抗网络的图像生成应用
14.1 应用背景
14.2 生成式对抗网络模型
14.2.1 卡通头像大数据
14.2.2 GAN网络设计
14.2.3 GAN网络训练
14.2.4 GAN网络测试
14.3 集成应用开发
14.4