視覺大數據基礎與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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謝劍斌 等 著

圖書標籤:

• 視覺大數據
• 數據可視化
• 信息圖錶
• 數據分析
• 大數據應用
• 數據科學
• 圖形設計
• 信息設計
• 商業智能
• 數據呈現

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302391227

版次：1

商品編碼：11666506

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-01-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　《視覺大數據基礎與應用》是視頻大數據處理領域的著作。為使讀者全麵瞭解海量視頻分析與搜索的基礎知識及應用方法，本書首先介紹海量視頻概論、海量視頻模型、海量視頻管理和海量視頻分析等相關基礎知識，然後具體闡述麵嚮大數據的大規模人臉搜索係統、麵嚮高清卡口的車輛車牌與車標等信息搜索係統、暴力行為檢測係統、可疑行為檢測係統、海量視頻摘要係統和海量視頻管控平颱等典型的海量視頻分析與搜索實例，並將海量視頻分析與搜索領域的新技術和新成果貫穿於全文的描述之中。
　　《視覺大數據基礎與應用》主要適用於從事海量視頻分析與處理領域的應用開發和工程施工技術人員閱讀。

目錄

第1章 海量視頻概述
1.1 視覺大數據
1.2 關鍵技術
1.3 應用領域
1.4 挑戰與發展

第2章 海量視頻模型
2.1 HSV顔色模型
2.2 膚色模型
2.3 形狀模型
2.4 人體可變形模型
2.5 混閤高斯模型
2.6 概率圖模型
2.7 感興趣區域模型（ROI）
2.8 視覺顯著性模型
2.9 多分辨率模型
2.10 視覺詞袋模型
2.11 視頻語義模型

第3章 海量視頻管理
3.1 視頻數據庫
3.1.1 海量視頻數據
3.1.2 麵嚮對象的海量視頻數據庫
3.2 集中式視頻數據庫
3.3 分布式視頻數據庫
3.3.1 基於Hadoop的視頻數據庫
3.3.2 MapReduce模型
3.4 博世視頻管理係統
3.5 微博視頻管理係統
3.6 VOD視頻點播及管理係統

第4章 海量視頻分析
4.1 Harris描述子
4.2 SIFT描述子
4.3 K均值聚類方法
4.4 K近鄰法
4.5 SVM方法
4.6 BP網絡
4.7 多感知器模型
4.8 捲積神經網絡（CNN）
4.9 AdaBoost方法
4.10 模擬退火方法
4.11 遺傳方法

第5章 大規模人臉搜索係統
5.1 概述
5.2 人臉檢測
5.2.1 人臉檢測方法分類
5.2.2 基於Adaboost的人臉檢測
5.3 人臉特徵提取
5.3.1 PCA方法
5.3.2 LDA方法
5.3.3 Kernel方法
5.4 人臉特徵比對
5.4.1 典型的度量方法
5.4.2 典型的分類器
5.5 “大海撈針”人臉搜索係統
5.5.1 體係結構
5.5.2 關鍵技術
5.5.3 算法僞代碼
5.5.4 性能評價
5.5.5 係統搜索效果

第6章 高清卡口車輛信息搜索係統
6.1 車輛信息搜索
6.2 車牌搜索子係統
6.2.1 車牌搜索概述
6.2.2 車牌區域定位
6.2.3 車牌字符分割
6.2.4 索車牌字符識彆
6.3 車標搜索子係統
6.3.1 車標定位
6.3.2 車標搜索

第7章 暴力行為檢測係統
7.1 暴力行為
7.2 暴力行為檢測
7.2.1 係統框架
7.2.2 行為數據庫
7.2.3 評價指標
7.3 基於對象層次的暴力行為檢測係統
7.4 基於光流變化的暴力行為檢測係統
7.5 基於運動著色的暴力行為檢測係統

第8章 可疑行為檢測係統
8.1 可疑行為
8.2 可疑行為檢測
8.3 基於軌跡特徵的可疑行為檢測係統
8.3.1 係統結構
8.3.2 人體目標檢測
8.3.3 軌跡建模
8.3.4 軌跡特徵提取
8.3.5 軌跡特徵分類
8.4 基於運動方嚮的可疑行為檢測係統
8.4.1 係統流程
8.4.2 背景邊緣模型
8.4.3 前景幀判斷
8.4.4 行為特徵描述
8.4.5 SVM分類
8.5 基於形狀特徵的可疑行為檢測係統

第9章 海量視頻摘要係統
9.1 視頻摘要
9.2 視頻摘要過程
9.3 特徵提取和錶示
9.3.1 顔色特徵提取
9.3.2 紋理特徵提取
9.3.3 形狀特徵提取
9.3.4 運動特徵提取
9.3.5 音頻特徵提取
9.4 典型係統

第10章 海量視頻管控平颱
10.1 平颱要求
10.2 平颱架構
10.3 平颱組成
10.4 平颱服務器
10.5 平颱功能
10.5.1 視頻監控與迴放
10.5.2 視圖無縫融閤功能
10.5.3 大規模人臉等目標監測
10.5.4 異常行為檢測
10.5.5 海量視頻摘要
10.5.6 高清卡口車輛信息搜索
10.6 平颱應用

前言/序言

《數據挖掘原理與算法實踐》 內容概述： 本書是一本深入探討數據挖掘核心原理、關鍵算法及其在實際應用中部署的綜閤性著作。它旨在為讀者提供一個全麵而係統的知識體係，幫助理解如何從海量數據中提取有價值的洞察，從而驅動業務決策、優化流程並發現新的機遇。全書以理論聯係實際為宗旨，在闡述算法原理的同時，輔以大量的實踐案例和代碼示例，讓讀者能夠真正掌握數據挖掘的技術精髓。 核心章節解讀： 第一部分：數據挖掘基礎理論與預處理 數據與知識的本質： 章節伊始，本書便深入探討瞭“數據”與“知識”之間的辯證關係。在信息爆炸的時代，海量原始數據本身並不能直接帶來價值，真正的力量在於從中挖掘齣隱藏的模式、趨勢和關聯，將其轉化為可操作的知識。本章將分析不同類型數據的特點（結構化、半結構化、非結構化），以及數據在不同領域的應用場景，為後續的數據挖掘工作奠定理論基礎。我們將討論數據質量的重要性，並介紹數據采集、存儲和初步理解的方法。 數據預處理：轉型與增值的基石： 現實世界的數據往往是嘈雜、不完整且不一緻的。本章將聚焦於數據預處理這一至關重要但常被忽視的環節。我們將詳細介紹多種數據預處理技術，包括： 數據清洗： 處理缺失值（如均值填充、中位數填充、迴歸填充、插值法），異常值檢測與處理（如箱綫圖法、Z-score法、IQR法、聚類分析法），以及處理噪聲數據（如平滑技術、分組平滑、分段平滑）。 數據集成： 如何將來自不同源頭的數據進行整閤，解決模式衝突、實體識彆等問題。 數據變換： 包括數據歸一化（Min-Max歸一化、Z-score歸一化）、數據標準化、離散化（等寬離散化、等深離散化、聚類離散化）、特徵編碼（獨熱編碼、標簽編碼）以及特徵構建（如何從現有特徵中創造新的、更有預測能力的特徵）。 數據規約： 降低數據維度以提高算法效率和模型泛化能力，將介紹主成分分析（PCA）、因子分析、離散小波變換等降維技術。 數據采樣： 在處理超大規模數據集時，如何進行有效的樣本抽樣，以代錶整體數據分布，如隨機抽樣、分層抽樣、係統抽樣。 第二部分：核心數據挖掘算法詳解 關聯規則挖掘：發現“啤酒與尿布”的奧秘： 關聯規則挖掘是數據挖掘中最經典的任務之一，旨在發現數據項之間的有趣關係。本章將深入剖析Apriori算法的原理，包括其支持度、置信度和提升度等度量指標，以及如何通過生成候選集和剪枝來提高效率。此外，我們還將介紹FP-Growth算法，它通過構建FP-Tree來避免生成冗餘的候選集，從而在處理大規模數據集時錶現更優。案例分析將涵蓋購物籃分析、網絡瀏覽路徑分析等。 分類算法：預測未來的精準預測： 分類是數據挖掘中最常見的任務之一，其目標是構建模型來預測樣本所屬的類彆。本章將係統介紹多種強大的分類算法： 決策樹： 深入解析ID3、C4.5、CART等決策樹算法的構建原理，包括信息增益、增益率、基尼指數等分裂準則，以及剪枝技術以避免過擬閤。 貝葉斯分類器： 詳細闡述樸素貝葉斯算法，理解其概率模型的構建和分類決策過程，並探討其在文本分類、垃圾郵件過濾等領域的應用。 支持嚮量機（SVM）： 講解SVM的核心思想，包括最大間隔超平麵、核函數（綫性核、多項式核、徑嚮基核RBF）以及軟間隔與硬間隔的概念，並分析其在高維空間中的優勢。 K近鄰（KNN）： 介紹KNN的原理，理解距離度量（歐氏距離、曼哈頓距離）和K值的選擇對分類結果的影響。 集成學習方法： 重點介紹Bagging（如隨機森林Random Forest）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）的思想，如何通過組閤多個弱學習器來提升整體模型的性能和魯棒性。 迴歸算法：量化關係，預測數值： 迴歸算法用於預測連續數值型變量。本章將涵蓋： 綫性迴歸： 從簡單綫性迴歸到多元綫性迴歸，講解最小二乘法原理，理解模型係數的含義，並介紹評估指標（R²、Adjusted R²、RMSE）。 嶺迴歸與Lasso迴歸： 討論L1和L2正則化如何用於緩解多重共綫性問題，以及它們在特徵選擇中的作用。 決策樹迴歸與集成迴歸： 藉鑒分類算法的思想，講解如何利用決策樹和集成方法進行迴歸預測。 聚類算法：發現隱藏的群體結構： 聚類是一種無監督學習方法，旨在將相似的數據點分組。本章將詳細講解： K-Means算法： 闡述K-Means的迭代過程，簇的定義，以及簇內平方和（WCSS）最小化目標，並討論K值的選擇問題（如肘部法則）。 層次聚類： 介紹凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）層次聚類方法，以及各種連接準則（單鏈接、全鏈接、平均鏈接、Ward法）。 DBSCAN算法： 講解基於密度的聚類方法，如何識彆任意形狀的簇，以及其在異常點檢測中的應用。 模型聚類（如高斯混閤模型）： 引入期望最大化（EM）算法，用於擬閤數據到一組高斯分布，實現軟聚類。 異常檢測（離群點檢測）：識彆非凡的數據點： 異常檢測旨在識彆與大多數數據顯著不同的數據點。本章將介紹多種技術，包括基於統計的方法（如Z-score、IQR）、基於距離的方法（如KNN）、基於密度的方法（如LOF）以及基於模型的方法（如One-Class SVM）。我們將討論異常檢測在欺詐檢測、入侵檢測、設備故障預警等領域的應用。 第三部分：高級數據挖掘技術與實踐 序列模式挖掘：挖掘時間序列中的規律： 針對具有時間順序的數據（如用戶點擊流、股票價格、生物序列），本章將介紹序列模式挖掘的概念，以及如GSP（Generalized Sequential Patterns）等算法，用於發現頻繁齣現的序列。 文本挖掘與自然語言處理（NLP）基礎： 文本數據是現實世界中最普遍的非結構化數據類型。本章將介紹文本數據的預處理技術（分詞、詞乾提取、詞形還原、停用詞去除），詞嚮量錶示（如TF-IDF, Word2Vec, GloVe），以及情感分析、主題模型（LDA）等文本挖掘任務。 推薦係統：個性化服務的核心： 推薦係統旨在預測用戶對物品的偏好。本章將深入探討協同過濾（基於用戶、基於物品）、基於內容的過濾以及混閤推薦策略。我們將分析推薦係統的評估指標（如準確率、召迴率、NDCG）。 時間序列分析：理解和預測隨時間變化的數據： 本章將介紹時間序列的基本概念（趨勢、季節性、周期性、隨機性），常用模型（如ARIMA、SARIMA），以及時間序列預測的常用方法。 數據挖掘項目的生命周期與模型評估： 成功的項目不僅僅在於算法的選擇，更在於整個項目的管理和評估。本章將梳理數據挖掘項目的典型生命周期，包括問題定義、數據理解、數據準備、模型構建、模型評估和模型部署。我們將詳細介紹各種模型評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1-score、AUC-ROC麯綫、混淆矩陣），以及交叉驗證、留齣法等模型選擇和評估策略。 第四部分：實戰應用與工具鏈 常用數據挖掘工具介紹： 本章將簡要介紹業界流行的開源和商業數據挖掘工具，如Python（Scikit-learn, Pandas, NumPy, SciPy）、R語言（caret, dplyr, ggplot2）、Weka、RapidMiner等，並重點講解如何在Python生態係統中進行數據挖掘實踐。 案例研究： 本章將選取多個典型行業的數據挖掘應用案例，涵蓋金融（信用評分、風險控製）、電商（用戶畫像、精準營銷）、醫療（疾病預測、診斷輔助）、製造（故障預測、質量控製）等領域。通過這些案例，讀者可以直觀地看到數據挖掘技術是如何解決實際業務問題的，並理解不同算法在特定場景下的適用性。 模型部署與維護： 最後一章將探討如何將訓練好的數據挖掘模型部署到生産環境，以及模型的持續監控和更新，以確保模型的長期有效性和可靠性。 本書特色： 理論與實踐並重： 每一項算法的講解都力求清晰透徹，同時提供相應的代碼實現和可視化分析，幫助讀者從理論走嚮實踐。 內容全麵係統： 覆蓋瞭從基礎的數據預處理到核心的挖掘算法，再到高級應用與項目實踐的完整流程。 案例豐富多樣： 選取瞭多個行業內的真實應用案例，展示數據挖掘的實際價值。 代碼示例友好： 提供易於理解和修改的Python代碼示例，方便讀者動手實踐。 目標讀者： 本書適閤對數據挖掘感興趣的初學者、希望係統學習數據挖掘技術的計算機科學、統計學、數學、工程學等相關專業學生，以及需要運用數據挖掘解決實際業務問題的從業人員，如數據分析師、數據科學傢、産品經理、市場營銷人員等。通過本書的學習，讀者將能夠掌握數據挖掘的核心技能，為解決復雜的數據問題打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

評價五 這本書的標題《視覺大數據基礎與應用》讓我最初以為它會是一本偏嚮於學術理論的書籍，但實際上，它卻以一種非常接地氣的方式，將前沿的視覺大數據技術呈現在我麵前。作者的寫作風格非常流暢，沒有使用過於生澀的專業術語，使得即使是對大數據領域不太熟悉的讀者，也能輕鬆理解。我尤其欣賞書中關於“大數據可視化挑戰與對策”的章節，作者深刻地剖析瞭在處理海量、高維度、多類型數據時所麵臨的各種挑戰，並提齣瞭切實可行的解決方案。這一點對於我目前工作中遇到的數據處理瓶頸非常有啓發。我之前一直為如何有效地呈現和分析我們收集到的海量用戶行為數據而苦惱，很多時候，數據量的龐大會讓傳統的分析方法顯得力不從心。這本書為我提供瞭一個全新的思路，讓我認識到利用先進的可視化技術，可以更有效地發現隱藏在數據中的規律和趨勢。書中還詳細介紹瞭如何利用交互式可視化來增強用戶體驗，從而讓用戶能夠更深入地探索數據，獲得更豐富的洞察。這一點在産品設計和用戶研究領域具有重要的應用價值。總而言之，這本書不僅為我提供瞭紮實的基礎知識，更重要的是，它激發瞭我對視覺大數據應用的無限想象，讓我看到瞭數據驅動決策的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

評價二 我拿到《視覺大數據基礎與應用》這本書時，本以為它會是一本偏嚮技術實現的書籍，沒想到它更側重於方法論和設計原則，這讓我感到驚喜。作者的講解非常細緻，深入淺齣，沒有讓我在復雜的概念麵前感到睏惑。他首先構建瞭一個清晰的理論框架，解釋瞭為什麼視覺化是處理大數據的關鍵，並詳細闡述瞭信息可視化設計的基本原則，包括清晰度、準確性、效率和美觀性。我尤其欣賞書中關於“敘事性可視化”的討論，它強調瞭如何通過可視化來講述一個引人入勝的數據故事，而不僅僅是展示數據點。這一點對於我目前工作中需要嚮非技術背景的領導層匯報數據的場景尤為重要。我嘗試著將書中的一些設計理念應用到我最近的一個項目報告中，結果發現領導們對報告的接受度和理解度有瞭顯著的提升，很多之前需要反復解釋的指標，現在都能通過一張簡潔的圖錶清晰地傳達。書中還提供瞭不少關於不同可視化工具的介紹和使用技巧，雖然我不是一個技術專傢，但這些內容讓我對市麵上可用的工具有瞭初步的瞭解，也為我後續的學習指明瞭方嚮。最令我印象深刻的是，作者在書中反復強調瞭“以人為本”的設計理念，即在設計可視化時，必須始終考慮目標用戶的認知能力、信息需求和使用場景。這種人文關懷的視角，讓整本書的閱讀體驗更加溫暖和人性化，也讓我意識到，數據可視化不僅僅是一門技術，更是一門與人溝通的藝術。

評分☆☆☆☆☆

評價一 這本書著實讓我眼前一亮，雖然我一直對數據分析和可視化有著濃厚的興趣，但《視覺大數據基礎與應用》這本書提供瞭一個完全不同的視角。它並沒有停留在枯燥的算法和理論層麵，而是將“視覺”二字發揮到瞭極緻。從一開始，作者就強調瞭人類視覺係統在理解和處理海量信息時的強大能力，這一點我深以為然。在信息爆炸的時代，我們每天接觸到的數據量呈指數級增長，傳統的文字或錶格呈現方式早已力不從心。這本書就像一位技藝精湛的嚮導，帶領我穿梭於復雜的數據海洋，用直觀、生動、富有錶現力的方式揭示隱藏在數據背後的洞察。我特彆喜歡書中關於如何選擇恰當的可視化圖錶來錶達不同類型數據的章節，這不僅僅是選擇一個“好看”的圖形，更是關於如何最大化信息傳遞效率和減少認知負荷的藝術。作者通過大量的實例，展示瞭如何將抽象的數據轉化為具象的圖像，例如地理信息係統（GIS）如何通過地圖可視化來展現空間關係，時間序列分析如何通過動態圖錶來呈現趨勢變化，以及社交網絡分析如何用節點和連綫來描繪復雜的社交結構。我之前一直覺得要理解一個龐大的數據集，需要花費大量的時間去閱讀報告或者編寫查詢語句，但讀瞭這本書後，我意識到很多關鍵信息，甚至是之前我從未注意到的模式和關聯，竟然能夠通過一副精心設計的圖錶瞬間捕捉到。這種“所見即所得”的學習體驗，讓我對數據分析的潛力有瞭全新的認識，也激發瞭我深入探索這個領域的決心。

評分☆☆☆☆☆

評價四 《視覺大數據基礎與應用》這本書真的給我帶來瞭一種“頓悟”的感覺。我一直認為自己對數據分析已經有瞭相當的瞭解，但這本書卻讓我看到瞭一個全新的維度。作者並沒有拘泥於傳統的統計學理論，而是從認知心理學的角度齣發，深入淺齣地闡述瞭視覺化在理解和處理大數據中的核心作用。我特彆喜歡書中關於“數據敘事”的章節，它不僅僅是展示圖錶，更是教我如何通過視覺化的語言，將復雜的數據轉化為引人入勝的故事，有效地傳遞信息，引發共鳴。這一點對於我目前從事的教育領域，尤其是在嚮學生解釋抽象概念時，具有極大的指導意義。我嘗試著將書中的一些可視化技巧應用到我的教學PPT中，結果發現學生們對內容的理解和記憶能力都有瞭明顯的提升，那些曾經讓他們望而生畏的科學原理，現在變得更加生動有趣。書中還介紹瞭許多不同類型的數據可視化工具，並且對它們的優缺點進行瞭詳細的分析，這對於我這種對技術不太精通的人來說，無疑是一份寶貴的指南。最重要的是，這本書讓我認識到，數據可視化不僅僅是一門技術，更是一種思維方式，它能夠幫助我們更深入地理解世界，更有效地解決問題。讀完這本書，我感覺自己對數據的掌控力更強瞭，也對未來的學習和工作充滿瞭新的期待。

評分☆☆☆☆☆

評價三 對於我這樣一個在商業分析領域摸爬滾打多年的老兵來說，《視覺大數據基礎與應用》這本書提供瞭一種令人耳目一新的啓發。過去，我們習慣於依賴電子錶格和傳統的統計報告來分析業務數據，雖然也能得齣一些結論，但總感覺少瞭些什麼，難以觸及數據的深層含義。這本書徹底改變瞭我的看法。它不僅僅是介紹如何製作圖錶，更重要的是，它教會我如何“看”數據，如何從視覺的呈現中發現那些隱藏在數字背後的商業洞察。我特彆著迷於書中關於“探索性數據分析”（EDA）的章節，作者通過各種生動直觀的圖示，展示瞭如何利用可視化手段快速地識彆數據中的異常值、趨勢、模式和潛在的相關性。這對於我們這些需要快速響應市場變化、做齣決策的業務人員來說，簡直是雪中送炭。我嘗試著運用書中的方法來分析我負責的銷售數據，之前一些難以察覺的區域性銷售差異，以及不同産品綫之間的關聯性，竟然通過幾幅簡單的散點圖、熱力圖和地理分布圖就一目瞭然。這種高效的洞察力，讓我對數據分析的價值有瞭全新的認識，也為我後續的業務決策提供瞭更加堅實的基礎。這本書讓我意識到，優秀的數據可視化不僅僅是為瞭美觀，更是為瞭更有效地溝通和決策，它將抽象的數字世界變得觸手可及，讓商業智能的獲取過程變得更加高效和富有成效。

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

還沒來得及仔細閱讀，但粗略看看，覺得還不錯，就是價格偏貴。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

還不錯！

評分☆☆☆☆☆

還不錯！

評分☆☆☆☆☆

好！………………………………

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

書籍不錯，適閤入門參考

評分☆☆☆☆☆

不錯，比想象的要好很多！