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(guò)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(guò)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(guò)往車輛的發(fā)現(xiàn)。監(jiān)測(cè)往往是通過(guò)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)。有不少學(xué)科的研究目標(biāo)與計(jì)算機(jī)視覺相近或與此有關(guān)。閔行區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)優(yōu)勢(shì)

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(lái)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(lái)操縱和解釋錯(cuò)綜復(fù)雜的過(guò)程、涉及不同學(xué)科領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集以及來(lái)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?！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(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(wèn)題求解可視化技術(shù)方法之間的相互作用。松江區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)供應(yīng)商家計(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。

數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域的起源，可以追溯到二十世紀(jì)50年代計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的早期。當(dāng)時(shí)，人們利用計(jì)算機(jī)創(chuàng)建出了首批圖形圖表?？茖W(xué)可視化1987年，由布魯斯·麥考梅克、托馬斯·德房蒂和瑪克辛·布朗所編寫的美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)報(bào)告《Visualization in Scientific Computing》（意為“科學(xué)計(jì)算之中的可視化”） ，對(duì)于這一領(lǐng)域產(chǎn)生了大幅度的促進(jìn)和刺激。這份報(bào)告之中強(qiáng)調(diào)了新的基于計(jì)算機(jī)的可視化技術(shù)方法的必要性。隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的迅速提升，人們建立了規(guī)模越來(lái)越大，復(fù)雜程度越來(lái)越高的數(shù)值模型，從而造就了形形**體積龐大的數(shù)值型數(shù)據(jù)集。同時(shí)，人們不但利用醫(yī)學(xué)掃描儀和顯微鏡之類的數(shù)據(jù)采集設(shè)備產(chǎn)生大型的數(shù)據(jù)集，而且還利用可以保存文本、數(shù)值和多媒體信息的大型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)收集數(shù)據(jù)。因而，就需要高級(jí)的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)與方法來(lái)處理和可視化這些規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)集。 [

計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還包括增強(qiáng)人類的感知能力，例如超聲圖像或X射線圖像，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)視覺是在工業(yè)，有時(shí)也被稱為機(jī)器視覺，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)視覺比較大的地區(qū)之一。**明顯的例子是探測(cè)敵方士兵或車輛和導(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。圖像恢復(fù)的目標(biāo)在于移除圖像中的噪聲，例如儀器噪聲，模糊等。

01:22AI小百科：計(jì)算機(jī)視覺計(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。計(jì)算機(jī)視覺是一門綜合性的學(xué)科，它已經(jīng)吸引了來(lái)自各個(gè)學(xué)科的研究者參加到對(duì)它的研究之中。其中包括計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程、信號(hào)處理、物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等。計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)來(lái)代替大腦完成處理和解釋。計(jì)算機(jī)視覺的**終研究目標(biāo)就是使計(jì)算機(jī)能像人那樣通過(guò)視覺觀察和理解世界，具有自主適應(yīng)環(huán)境的能力。要經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的努力才能達(dá)到的目標(biāo)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。金山區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計(jì)供應(yīng)商

這里所指的信息指Shannon定義的，可以用來(lái)幫助做一個(gè)“決定”的信息。閔行區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)優(yōu)勢(shì)

在整個(gè)20世紀(jì)中，人類對(duì)各種動(dòng)物的眼睛、神經(jīng)元、以及與視覺刺激相關(guān)的腦部組織都進(jìn)行了***研究，這些研究得出了一些有關(guān)“天然的”視覺系統(tǒng)如何運(yùn)作的描述（盡管仍略嫌粗略），這也形成了計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)子領(lǐng)域——人們?cè)噲D建立人工系統(tǒng)，使之在不同的復(fù)雜程度上模擬生物的視覺運(yùn)作。同時(shí)計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中，一些基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法也有參考部分生物機(jī)制。計(jì)算機(jī)視覺的另一個(gè)相關(guān)領(lǐng)域是信號(hào)處理。很多有關(guān)單元變量信號(hào)的處理方法，尤其是對(duì)時(shí)變信號(hào)的處理，都可以很自然的被擴(kuò)展為計(jì)算機(jī)視覺中對(duì)二元變量信號(hào)或者多元變量信號(hào)的處理方法。閔行區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)優(yōu)勢(shì)

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