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、图像分割、图像匹配、分类识别、视频跟踪等模块的相关理论和实践知识。

第3篇是“应用篇”，包括第11~16章，分别对基于卷积神经网络的手写数字识别应用、基于视觉大数据检索的图搜图应用、验证码AI识别、基于生成式对抗网络的图像生成应用、COVID-19新冠肺炎影像智能识别、基于深度学习的人脸二维码识别进行阐述，深入介绍了字符识别、图像检索、人脸二维码识别等模块的相关理论和实践知识。

在本书的编写过程中，得到了山东文多网络有限公司AI视觉工程实验室的大力支持，在此表示衷心的感谢。本书写作之初还得到清华大学出版社编辑王芳的鼓励和支持，在此深表谢意。最后，作者对本书所引用的参考文献和博文的作者表示感谢，同时对各位读者给予的启发和帮助表示感谢。最后，感谢家人的默默支持，特别是女儿刘沛萌的陪伴与鼓励，让我成为一名勇往直前的父亲，也祝天下小朋友都能健康快乐成长！

由于时间仓促，加之作者的水平和经验有限，书中疏漏及不足在所难免，希望广大读者批评指正。

刘衍琦

2021年12月