金山區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計(jì)聯(lián)系人

識(shí)別的幾個(gè)具體應(yīng)用方向：基于內(nèi)容的圖像提取：在巨大的圖像**中尋找包含指定內(nèi)容的所有圖片。被指定的內(nèi)容可以是多種形式，比如一個(gè)紅色的大致是圓形的圖案，或者一輛自行車。在這里對(duì)后一種內(nèi)容的尋找顯然要比前一種更復(fù)雜，因?yàn)榍耙环N描述的是一個(gè)低級(jí)直觀的視覺特征，而后者則涉及一個(gè)抽象概念（也可以說是高級(jí)的視覺特征），即‘自行車’，顯然的一點(diǎn)就是自行車的外觀并不是固定的。姿態(tài)評(píng)估：對(duì)某一物體相對(duì)于攝像機(jī)的位置或者方向的評(píng)估。例如：對(duì)機(jī)器臂姿態(tài)和位置的評(píng)估。光學(xué)字符識(shí)別對(duì)圖像中的印刷或手寫文字進(jìn)行識(shí)別鑒別，通常的輸出是將之轉(zhuǎn)化成易于編輯的文檔形式。除了上面提到的領(lǐng)域，很多研究課題同樣可被當(dāng)作純粹的數(shù)學(xué)問題。金山區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計(jì)聯(lián)系人

但由于圖像數(shù)據(jù)的特有屬性，很多計(jì)算機(jī)視覺中發(fā)展起來的方法，在單元信號(hào)的處理方法中卻找不到對(duì)應(yīng)版本。這類方法的一個(gè)主要特征，便是他們的非線性以及圖像信息的多維性，以上二點(diǎn)作為計(jì)算機(jī)視覺的一部分，在信號(hào)處理學(xué)中形成了一個(gè)特殊的研究方向。除了上面提到的領(lǐng)域，很多研究課題同樣可被當(dāng)作純粹的數(shù)學(xué)問題。例如，計(jì)算機(jī)視覺中的很多問題，其理論基礎(chǔ)便是統(tǒng)計(jì)學(xué)，比較好化理論以及幾何學(xué)。如何使既有方法通過各種軟硬件實(shí)現(xiàn)，或說如何對(duì)這些方法加以修改，而使之獲得合理的執(zhí)行速度而又不損失足夠精度，是現(xiàn)今電腦視覺領(lǐng)域的主要課題。上海創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計(jì)選擇計(jì)算機(jī)視覺研究相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取‘信息’的人工智能系統(tǒng)。

廣義的識(shí)別在不同的場(chǎng)合又演化成了幾個(gè)略有差異的概念：識(shí)別（狹義的）：對(duì)一個(gè)或多個(gè)經(jīng)過預(yù)先定義或?qū)W習(xí)的物體或物類進(jìn)行辨識(shí)，通常在辨識(shí)過程中還要提供他們的二維位置或三維姿態(tài)。鑒別：識(shí)別辨認(rèn)單一物體本身。例如：某一人臉的識(shí)別，某一指紋的識(shí)別。監(jiān)測(cè)：從圖像中發(fā)現(xiàn)特定的情況內(nèi)容。例如：醫(yī)學(xué)中對(duì)細(xì)胞或組織不正常技能的發(fā)現(xiàn)，交通監(jiān)視儀器對(duì)過往車輛的發(fā)現(xiàn)。監(jiān)測(cè)往往是通過簡(jiǎn)單的圖象處理發(fā)現(xiàn)圖像中的特殊區(qū)域，為后繼更復(fù)雜的操作提供起點(diǎn)。

另一方面，F(xiàn)rits H. Post (2002)則從計(jì)算機(jī)科學(xué)的視角，將這一領(lǐng)域劃分為如下多個(gè)子領(lǐng)域：1、可視化算法與技術(shù)方法2、立體可視化3、信息可視化4、多分辨率方法5、建模技術(shù)方法6、交互技術(shù)方法與體系架構(gòu)數(shù)據(jù)可視化的成功，應(yīng)歸于其背后基本思想的完備性。依據(jù)數(shù)據(jù)及其內(nèi)在模式和關(guān)系，利用計(jì)算機(jī)生成的圖像來獲得深入認(rèn)識(shí)和知識(shí)。其第二個(gè)前提就是利用人類感覺系統(tǒng)的廣闊帶寬來操縱和解釋錯(cuò)綜復(fù)雜的過程、涉及不同學(xué)科領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集以及來源多樣的大型抽象數(shù)據(jù)**的模擬。這些思想和概念極其重要，對(duì)于計(jì)算科學(xué)與工程方法學(xué)以及管理活動(dòng)都有著精深而又***的影響。《Data Visualization: The State of the Art》（意為“數(shù)據(jù)可視化：前列技術(shù)水平”）一書當(dāng)中重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了各種應(yīng)用領(lǐng)域與它們各自所特有的問題求解可視化技術(shù)方法之間的相互作用。這表明這些學(xué)科的基礎(chǔ)理論大致是相同的，甚至讓人懷疑他們是同一學(xué)科被冠以不同的名稱。

模式識(shí)別使用各種方法從信號(hào)中提取信息，主要運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論。此領(lǐng)域的一個(gè)主要方向便是從圖像數(shù)據(jù)中提取信息。還有一個(gè)領(lǐng)域被稱為成像技術(shù)。這一領(lǐng)域**初的研究?jī)?nèi)容主要是制作圖像，但有時(shí)也涉及到圖像分析和處理。例如，醫(yī)學(xué)成像就包含大量的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的圖像分析。對(duì)于所有這些領(lǐng)域，一個(gè)可能的過程是你在計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)驗(yàn)室工作，工作中從事著圖象處理，**終解決了機(jī)器視覺領(lǐng)域的問題，然后把自己的成果發(fā)表在了模式識(shí)別的會(huì)議上。計(jì)算機(jī)視覺既是工程領(lǐng)域，也是科學(xué)領(lǐng)域中的一個(gè)富有挑戰(zhàn)性重要研究領(lǐng)域。徐匯區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計(jì)聯(lián)系方式

簡(jiǎn)單的情況便是生成一組三維空間中的點(diǎn)。更復(fù)雜的情況下會(huì)建立起完整的三維表面模型。金山區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計(jì)聯(lián)系人

計(jì)算機(jī)視覺，圖象處理，圖像分析，機(jī)器人視覺和機(jī)器視覺是彼此緊密關(guān)聯(lián)的學(xué)科。如果你翻開帶有上面這些名字的教材，你會(huì)發(fā)現(xiàn)在技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域上他們都有著相當(dāng)大部分的重疊。這表明這些學(xué)科的基礎(chǔ)理論大致是相同的，甚至讓人懷疑他們是同一學(xué)科被冠以不同的名稱。然而，各研究機(jī)構(gòu)，學(xué)術(shù)期刊，會(huì)議及公司往往把自己特別的歸為其中某一個(gè)領(lǐng)域，于是各種各樣的用來區(qū)分這些學(xué)科的特征便被提了出來。下面將給出一種區(qū)分方法，盡管并不能說這一區(qū)分方法完全準(zhǔn)確。金山區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計(jì)聯(lián)系人

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