數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘是指對(duì)大量數(shù)據(jù)加以分類(lèi)整理并挑選出相關(guān)信息的過(guò)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(guò)，在科學(xué)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘也越來(lái)越多地用于從現(xiàn)代實(shí)驗(yàn)與觀(guān)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(guò)程”，以及“從大型數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)大型交易數(shù)據(jù)集進(jìn)行統(tǒng)計(jì)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(guò)程。電商數(shù)據(jù)支持視覺(jué)制作的電影和廣播，例如，攝像頭跟蹤（運(yùn)動(dòng)匹配）。長(zhǎng)寧區(qū)提供數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)優(yōu)勢(shì)
計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還包括增強(qiáng)人類(lèi)的感知能力，例如超聲圖像或X射線(xiàn)圖像，以降低受噪聲影響的圖像。 [5]第二個(gè)應(yīng)用程序區(qū)域中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)是在工業(yè)，有時(shí)也被稱(chēng)為機(jī)器視覺(jué)，在那里信息被提取為支撐制造工序的目的。一個(gè)例子是質(zhì)量控制，其中的信息或**終產(chǎn)品被自動(dòng)檢測(cè)。機(jī)器視覺(jué)也被大量用于農(nóng)業(yè)。***上的應(yīng)用很可能是計(jì)算機(jī)視覺(jué)比較大的地區(qū)之一。**明顯的例子是探測(cè)敵方士兵或車(chē)輛和導(dǎo)彈制導(dǎo)。更先進(jìn)的系統(tǒng)為導(dǎo)彈制導(dǎo)發(fā)送導(dǎo)彈的區(qū)域，而不是一個(gè)特定的目標(biāo)，并且當(dāng)導(dǎo)彈到達(dá)基于本地獲取的圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域的目標(biāo)做出選擇?，F(xiàn)代***概念，如“戰(zhàn)場(chǎng)感知”，意味著各種傳感器，包括圖像傳感器，提供了豐富的有關(guān)作戰(zhàn)的場(chǎng)景，可用于支持戰(zhàn)略決策的信息。在這種情況下，數(shù)據(jù)的自動(dòng)處理，用于減少?gòu)?fù)雜性和融合來(lái)自多個(gè)傳感器的信息，以提高可靠性。黃浦區(qū)一站式數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)供應(yīng)商家計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式很大程度上依賴(lài)于其具體應(yīng)用方向。
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(gè)常見(jiàn)的關(guān)注焦點(diǎn)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(gè)主要的組成部分：統(tǒng)計(jì)圖形和主題圖。《Data 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(jì)和信息表達(dá)密切相關(guān)。
數(shù)據(jù)可視化，是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺(jué)表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)研究。其中，這種數(shù)據(jù)的視覺(jué)表現(xiàn)形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來(lái)的信息，包括相應(yīng)信息單位的各種屬性和變量。它是一個(gè)處于不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地?cái)U(kuò)大。主要指的是技術(shù)上較為高級(jí)的技術(shù)方法，而這些技術(shù)方法允許利用圖形、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及用戶(hù)界面，通過(guò)表達(dá)、建模以及對(duì)立體、表面、屬性以及動(dòng)畫(huà)的顯示，對(duì)數(shù)據(jù)加以可視化解釋。與立體建模之類(lèi)的特殊技術(shù)方法相比，數(shù)據(jù)可視化所涵蓋的技術(shù)方法要***得多。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(chē)。
模式識(shí)別模式識(shí)別技術(shù)根據(jù)從圖象抽取的統(tǒng)計(jì)特性或結(jié)構(gòu)信息，把圖像分成予定的類(lèi)別。例如，文字識(shí)別或指紋識(shí)別。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中模式識(shí)別技術(shù)經(jīng)常用于對(duì)圖象中的某些部分，例如分割區(qū)域的識(shí)別和分類(lèi)。圖像理解給定一幅圖像，圖象理解程序不僅描述圖象本身，而且描述和解釋圖象所**的景物，以便對(duì)圖像**的內(nèi)容作出決定。在人工智能視覺(jué)研究的初期經(jīng)常使用景物分析這個(gè)術(shù)語(yǔ)，以強(qiáng)調(diào)二維圖象與三維景物之間的區(qū)別。圖象理解除了需要復(fù)雜的圖象處理以外還需要具有關(guān)于景物成像的物理規(guī)律的知識(shí)以及與景物內(nèi)容有關(guān)的知識(shí)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺(jué)作為輸入敏感手段，由計(jì)算機(jī)來(lái)代替大腦完成處理和解釋。普陀區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)聯(lián)系人
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。長(zhǎng)寧區(qū)提供數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)優(yōu)勢(shì)
計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究對(duì)象主要是映射到單幅或多幅圖像上的三維場(chǎng)景，例如三維場(chǎng)景的重建。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究很大程度上針對(duì)圖像的內(nèi)容。圖象處理與圖像分析的研究對(duì)象主要是二維圖像，實(shí)現(xiàn)圖像的轉(zhuǎn)化，尤其針對(duì)像素級(jí)的操作，例如提高圖像對(duì)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(wú)論是圖像處理還是圖像分析其研究?jī)?nèi)容都和圖像的具體內(nèi)容無(wú)關(guān)。機(jī)器視覺(jué)主要是指工業(yè)領(lǐng)域的視覺(jué)研究，例如自主機(jī)器人的視覺(jué)，用于檢測(cè)和測(cè)量的視覺(jué)。這表明在這一領(lǐng)域通過(guò)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(lái)實(shí)現(xiàn)高效的機(jī)器人控制或各種實(shí)時(shí)操作。長(zhǎng)寧區(qū)提供數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)優(yōu)勢(shì)
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