基礎篇

第1章基於圖像分割的答題卡智能識別

1.1應用背景

1.2答題卡預處理

1.3答題卡網格化分割

1.4答題區域檢測

1.5答案識別

1.5.1字符模板圖像生成

1.5.2字符模板匹配識別

1.5.3識別結果可視化

1.6案例小結

第2章基於圖像增強的霧天圖像優化方法

2.1應用背景

2.2霧天圖像增強方法

2.2.1全局直方圖增強

2.2.2CLAHE增強

2.2.3Retinex增強

2.3增強效果評測

2.4集成應用開發

2.5案例小結

第3章基於顏色特征的森林火情預警識別方法

3.1應用背景

3.2火情特征分析

3.2.1RGB顏色空間

3.2.2HSV顏色空間

3.2.3CMYK顏色空間

3.3火情區域檢測

3.4集成應用開發

3.5案例小結

進階篇

第4章基於混沌編碼的圖像加密算法應用

4.1應用背景

4.2圖像加密

4.2.1Logistic混沌繫統

4.2.2離散餘弦變換壓縮

4.2.3混沌加密

4.3圖像解密

4.3.1混沌解密

4.3.2效果評測

4.3.3攻擊評測

4.4集成應用開發

4.5案例小結

第5章基於信息隱藏的多格式文件加密算法應用

5.1應用背景

5.2信息隱藏加密

5.2.1LSB信息隱藏

5.2.2Base64編解碼

5.2.3多格式文件隱藏加密

5.3信息提取解密

5.3.1LSB信息提取

5.3.2多格式文件提取解密

5.4集成應用開發

5.5案例小結

第6章基於顏色分割的道路信號燈檢測識別應用

6.1應用背景

6.2信號燈特征分析

6.3信號燈檢測識別

6.4集成應用開發

6.5案例小結

第7章融合GPS及視覺詞袋模型的建築物匹配識別應用

7.1應用背景

7.2圖像GPS屬性解析

7.3圖像視覺詞袋建模

7.3.1局部特征提取

7.3.2視覺詞袋構建

7.3.3圖像匹配識別

7.4集成應用開發

7.5案例小結

第8章基於人臉識別的課堂考勤打卡計時應用

8.1應用背景

8.2人臉檢測

8.2.1基於膚色的人臉檢測方法

8.2.2基於統計學習的人臉檢測方法

8.3人臉識別

8.3.1人臉庫構建

8.3.2人臉特征提取

8.3.3人臉分類識別

8.4集成應用開發 

8.5案例小結

第9章基於車牌識別的停車場出入庫計費應用

9.1應用背景

9.2車牌檢測

9.2.1基於顏色的車牌檢測方法

9.2.2基於統計學習的車牌檢測方法

9.3車牌識別

9.3.1字符分割

9.3.2字符識別

9.4集成應用開發

9.5案例小結

第10章基於光流場的交通流量分析應用

10.1應用背景

10.2視頻解析

10.2.1視頻屬性

10.2.2視頻讀取

10.2.3視頻生成

10.3交通流量分析

10.3.1光流場計算

10.3.2車流量計算

10.4集成應用開發

10.5案例小結

應用篇

第11章基於卷積神經網絡的手寫數字識別應用

11.1應用背景

11.2卷積神經網絡設計

11.2.1卷積核

11.2.2特征圖

11.2.3池化降維

11.2.4網絡定義

11.3卷積神經網絡訓練評測

11.3.1數據集準備

11.3.2數據集解析

11.3.3網絡訓練

11.3.4網絡測試

11.4集成應用開發

11.4.1界面設計

11.4.2批量評測

11.4.3單例評測

11.5TensorFlow應用開發

11.5.1數據拆分

11.5.2網絡訓練

11.5.3網絡測試

11.5.4應用界面

11.6案例小結

第12章基於視覺大數據檢索的圖搜圖應用

12.1應用背景

12.2視覺特征提取

12.2.1CNN模型選擇

12.2.2CNN深度特征

12.3視覺特征索引

12.4視覺搜索引擎

12.5集成應用開發

12.6案例小結

第13章驗證碼AI識別

13.1應用背景

13.2驗證碼圖像生成

13.2.1基礎字符模板

13.2.2驗證碼圖模擬

13.2.3驗證碼數據庫

13.3驗證碼識別模型

13.3.1CNN模型訓練

13.3.2CNN模型測試

13.4集成應用開發

13.4.1數據集標注

13.4.2數據集分割

13.4.3CNN模型訓練

13.4.4CNN模型應用

13.5案例小結

第14章基於生成式對抗網絡的圖像生成應用

14.1應用背景

14.2生成式對抗網絡模型

14.2.1卡通頭像大數據

14.2.2GAN網絡設計

14.2.3GAN網絡訓練

14.2.4GAN網絡測試

14.3集成應用開發

14.4案例小結

第15章COVID19新冠肺炎影像智能識別

15.1應用背景

15.2新冠影像識別

15.2.1新冠影像大數據

15.2.2CNN遷移設計

15.2.3CNN遷移訓練

15.2.4CNN遷移評測

15.2.5CNN融合識別

15.3集成應用開發

15.4案例小結

第16章基於深度學習的人臉二維碼識別

16.1應用背景

16.2QR碼

16.2.1QR編碼

16.2.2QR譯碼

16.2.3內容加密

16.3人臉壓縮

16.3.1人臉建庫

16.3.2人臉降維

16.3.3人臉重構

16.3.4人臉轉碼

16.4CNN分類識別

16.5集成應用開發

16.6案例小結

參考文獻

近年來，隨著國家對高新科技的大力支持，以及人工智能技術的進一步發展，大數據技術的理論和實踐都取得了進一步發展和應用。特別是將大數據與工程實踐應用的結合，通過大數據智能算法進行分析挖掘，形成了一繫列的工程化應用，取得了良好的社會效益和經濟效益。本書的籌劃就是立足於視覺大數據的工程案例實踐，對工程應用過程中遇到的實際問題進行分析、設計、開發、實施，從理論介紹、算法架構、程序實現、部署實施的角度進行敘述，具有明顯的工程實用性特色。
本書詳細講解了視覺大數據應用案例（含可運行程序），涉及計算機視覺基礎案例分析、視覺大數據檢索及識別相關的工程應用，包含音視頻處理、目標檢測、圖像識別等行業應用案例，作者從項目實戰出發，對視覺大數據工程應用的算法設計、程序實現、部署實施進行詳細敘述，可方便讀者進行相關知識點的程序化調試及工程復用。
本書全面而細致地講解了視覺大數據智能分析案例，全書分為3篇，共16章，主要內容如下。
第1篇是“基礎篇”，包括第1~3章，分別對基於圖像分割的答題卡智能識別、基於圖像增強的霧天圖像優化方法、基於顏色特征的森林火情預警識別方法進行闡述，層層深入地介紹了圖像分割、圖像增強、分類識別等模塊的相關理論和實踐知識。
第2篇是“進階篇”，包括第4~10章，分別對基於混沌編碼的圖像加密算法應用、基於信息隱藏的多格式文件加密算法應用、基於顏色分割的道路信號燈檢測識別應用、融合GPS及視覺詞袋模型的建築物匹配識別應用、基於人臉識別的課堂考勤打卡計時應用、基於車牌識別的停車場出入庫計費應用、基於光流場的交通流量分析應用進行闡述，深入介紹了圖像加密、信息隱藏、圖像分割、圖像匹配、分類識別、視頻跟蹤等模塊的相關理論和實踐知識。
第3篇是“應用篇”，包括第11~16章，分別對基於卷積神經網絡的手寫數字識別應用、基於視覺大數據檢索的圖搜圖應用、驗證碼AI識別、基於生成式對抗網絡的圖像生成應用、COVID19新冠肺炎影像智能識別、基於深度學習的人臉二維碼識別進行闡述，深入介紹了字符識別、圖像檢索、人臉二維碼識別等模塊的相關理論和實踐知識。
在本書的編寫過程中，得到了山東文多網絡有限公司AI視覺工程實驗室的大力支持，在此表示衷心的感謝。本書寫作之初還得到清華大學出版社編輯王芳的鼓勵和支持，在此深表謝意。後，作者對本書所引用的參考文獻和博文的作者表示感謝，同時對各位讀者給予的啟發和幫助表示感謝。後，感謝家人的默默支持，特別是女兒劉沛萌的陪伴與鼓勵，讓我成為一名勇往直前的父親，也祝天下小朋友都能健康快樂成長！
由於時間倉促，加之作者的水平和經驗有限，書中疏漏及不足在所難免，希望廣大讀者批評指正。

劉衍琦

2021年12月