數(shù)據(jù)分析的類型包括:1、探索性數(shù)據(jù)分析:是指為了形成值得假設(shè)的檢驗而對數(shù)據(jù)進行分析的一種方法,是對傳統(tǒng)統(tǒng)計學假設(shè)檢驗手段的補充。該方法由美國***統(tǒng)計學家約翰·圖基命名。2、定性數(shù)據(jù)分析:又稱為“定性資料分析”、“定性研究”或者“質(zhì)性研究資料分析”,是指對諸如詞語、照片、觀察結(jié)果之類的非數(shù)值型數(shù)據(jù)(或者說資料)的分析。2010年后數(shù)據(jù)可視化工具基本以表格、圖形(chart)、地圖等可視化元素為主,數(shù)據(jù)可進行過濾、鉆取、數(shù)據(jù)聯(lián)動、跳轉(zhuǎn)、高亮等分析手段做動態(tài)分析。幾乎在每個計算機視覺技術(shù)的具體應用都要解決一系列相同的問題。徐匯區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計平臺

有不少學科的研究目標與計算機視覺相近或與此有關(guān)。這些學科中包括圖像處理、模式識別或圖像識別、景物分析、圖象理解等。計算機視覺包括圖像處理和模式識別,除此之外,它還包括空間形狀的描述,幾何建模以及認識過程。 [1]實現(xiàn)圖像理解是計算機視覺的***目標。 [2]圖像處理圖像處理技術(shù)把輸入圖像轉(zhuǎn)換成具有所希望特性的另一幅圖像。例如,可通過處理使輸出圖象有較高的信-噪比,或通過增強處理突出圖象的細節(jié),以便于操作員的檢驗。在計算機視覺研究中經(jīng)常利用圖象處理技術(shù)進行預處理和特征抽取。徐匯區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計平臺計算機視覺研究相關(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)。

另一方面,F(xiàn)rits H. Post (2002)則從計算機科學的視角,將這一領(lǐng)域劃分為如下多個子領(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,利用計算機生成的圖像來獲得深入認識和知識。其第二個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綜復雜的過程、涉及不同學科領(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,對于計算科學與工程方法學以及管理活動都有著精深而又***的影響?!禗ata Visualization: The State of the Art》(意為“數(shù)據(jù)可視化:前列技術(shù)水平”)一書當中重點強調(diào)了各種應用領(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。
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、工具與服務所有這些主題全都與圖形設(shè)計和信息表達密切相關(guān)。支持視覺制作的電影和廣播,例如,攝像頭跟蹤(運動匹配)。

運動基于序列圖像的對物體運動的監(jiān)測包含多種類型,諸如:自體運動:監(jiān)測攝像機的三維剛性運動。圖像跟蹤:跟蹤運動的物體。場景重建給定一個場景的二或多幅圖像或者一段錄像,場景重建尋求為該場景建立一個計算機模型/三維模型。**簡單的情況便是生成一組三維空間中的點。更復雜的情況下會建立起完整的三維表面模型。圖像恢復圖像恢復的目標在于移除圖像中的噪聲,例如儀器噪聲,模糊等。計算機視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式很大程度上依賴于其具體應用方向。有些是**工作的,用于解決具體的測量或檢測問題;也有些作為某個大型復雜系統(tǒng)的組成部分出現(xiàn),比如和機械控制系統(tǒng),數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),人機接口設(shè)備協(xié)同工作。計算機視覺系統(tǒng)的具體實現(xiàn)方法同時也由其功能決定——是預先固定的抑或是在運行過程中自動學習調(diào)整。盡管如此,有些功能卻幾乎是每個計算機系統(tǒng)都需要具備的:計算機視覺包括圖像處理和模式識別,除此之外,它還包括空間形狀的描述,幾何建模以及認識過程。普陀區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計平臺
計算機視覺是一門綜合性的學科,它已經(jīng)吸引了來自各個學科的研究者參加到對它的研究之中。徐匯區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計平臺
計算機視覺和機器視覺領(lǐng)域有***的重疊。計算機視覺涉及的被用于許多領(lǐng)域自動化圖像分析的**技術(shù)。機器視覺通常指的是結(jié)合自動圖像分析與其他方法和技術(shù),以提供自動檢測和機器人指導在工業(yè)應用中的一個過程。在許多計算機視覺應用中,計算機被預編程,以解決特定的任務,但基于學習的方法現(xiàn)在正變得越來越普遍。計算機視覺應用的實例包括用于系統(tǒng):(1)控制過程,比如,一個工業(yè)機器人 ;(2)導航,例如,通過自主汽車或移動機器人;(3)檢測的事件,如,對視頻監(jiān)控和人數(shù)統(tǒng)計 ;(4)組織信息,例如,對于圖像和圖像序列的索引數(shù)據(jù)庫;徐匯區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計平臺
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