國內(nèi)的數(shù)據(jù)可視化工具,有BDP商業(yè)數(shù)據(jù)平臺-個人版,大數(shù)據(jù)魔鏡,數(shù)據(jù)觀,F(xiàn)ineBI商業(yè)智能軟件等。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的基本思想,是將數(shù)據(jù)庫中每一個數(shù)據(jù)項作為單個圖元元素表示,大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像,同時將數(shù)據(jù)的各個屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示,可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù),從而對數(shù)據(jù)進行更深入的觀察和分析。 [2]數(shù)據(jù)可視化主要是借助于圖形化手段,清晰有效地傳達與溝通信息。但是,這并不就意味著,數(shù)據(jù)可視化就一定因為要實現(xiàn)其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復(fù)雜鑒別:識別辨認單一物體本身。例如:某一人臉的識別,某一指紋的識別。崇明區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計優(yōu)勢

關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的適用范圍,存在著不同的劃分方法。一個常見的關(guān)注焦點就是信息的呈現(xiàn)。邁克爾·弗蘭德利(2008),提出了數(shù)據(jù)可視化的兩個主要的組成部分:統(tǒng)計圖形和主題圖?!禗ata Visualization: Modern Approaches》(意為“數(shù)據(jù)可視化:現(xiàn)代方法”)(2007),概括闡述了數(shù)據(jù)可視化的下列主題 :1、思維導(dǎo)圖2、新聞的顯示3、數(shù)據(jù)的顯示4、連接的顯示5、網(wǎng)站的顯示6、文章與資源7、工具與服務(wù)所有這些主題全都與圖形設(shè)計和信息表達密切相關(guān)。長寧區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計好處計算機視覺就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺作為輸入敏感手段,由計算機來代替大腦完成處理和解釋。

模式識別使用各種方法從信號中提取信息,主要運用統(tǒng)計學(xué)的理論。此領(lǐng)域的一個主要方向便是從圖像數(shù)據(jù)中提取信息。還有一個領(lǐng)域被稱為成像技術(shù)。這一領(lǐng)域**初的研究內(nèi)容主要是制作圖像,但有時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。對于所有這些領(lǐng)域,一個可能的過程是你在計算機視覺的實驗室工作,工作中從事著圖象處理,**終解決了機器視覺領(lǐng)域的問題,然后把自己的成果發(fā)表在了模式識別的會議上。
數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘是指對大量數(shù)據(jù)加以分類整理并挑選出相關(guān)信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常為商業(yè)智能組織和金融分析師所采用;不過,在科學(xué)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)挖掘也越來越多地用于從現(xiàn)代實驗與觀察方法所產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)集之中提取信息。數(shù)據(jù)挖掘被描述為“從數(shù)據(jù)之中提取隱含的,先前未知的,潛在有用信息的非凡過程”,以及“從大型數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)庫之中提取有用信息的科學(xué)”。與企業(yè)資源規(guī)劃相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘是指對大型交易數(shù)據(jù)集進行統(tǒng)計分析和邏輯分析,從中尋找可能有助于決策制定工作的模式的過程。電商數(shù)據(jù)圖像跟蹤:跟蹤運動的物體。

計算機視覺的研究對象主要是映射到單幅或多幅圖像上的三維場景,例如三維場景的重建。計算機視覺的研究很大程度上針對圖像的內(nèi)容。圖象處理與圖像分析的研究對象主要是二維圖像,實現(xiàn)圖像的轉(zhuǎn)化,尤其針對像素級的操作,例如提高圖像對比度,邊緣提取,去噪聲和幾何變換如圖像旋轉(zhuǎn)。這一特征表明無論是圖像處理還是圖像分析其研究內(nèi)容都和圖像的具體內(nèi)容無關(guān)。機器視覺主要是指工業(yè)領(lǐng)域的視覺研究,例如自主機器人的視覺,用于檢測和測量的視覺。這表明在這一領(lǐng)域通過軟件硬件,圖像感知與控制理論往往與圖像處理得到緊密結(jié)合來實現(xiàn)高效的機器人控制或各種實時操作。計算機視覺,圖象處理,圖像分析,機器人視覺和機器視覺是彼此緊密關(guān)聯(lián)的學(xué)科。金山區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計報價
例如,文字識別或指紋識別。崇明區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計優(yōu)勢
在建立計算機視覺系統(tǒng)時需要用到上述學(xué)科中的有關(guān)技術(shù),但計算機視覺研究的內(nèi)容要比這些學(xué)科更為***。計算機視覺的研究與人類視覺的研究密切相關(guān)。為實現(xiàn)建立與人的視覺系統(tǒng)相類似的通用計算機視覺系統(tǒng)的目標(biāo)需要建立人類視覺的計算機理論。計算機視覺領(lǐng)域的突出特點是其多樣性與不完善性。這一領(lǐng)域的先驅(qū)可追溯到更早的時候,但是直到20世紀(jì)70年代后期,當(dāng)計算機的性能提高到足以處理諸如圖像這樣的大規(guī)模數(shù)據(jù)時,計算機視覺才得到了正式的關(guān)注和發(fā)展。然而這些發(fā)展往往起源于其他不同領(lǐng)域的需要,因而何謂“計算機視覺問題”始終沒有得到正式定義,很自然地,“計算機視覺問題”應(yīng)當(dāng)被如何解決也沒有成型的公式。崇明區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計優(yōu)勢
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