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(shí)驗(yàn)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(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程。電商數(shù)據(jù)這里所指的信息指Shannon定義的，可以用來幫助做一個“決定”的信息。黃浦區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計(jì)供應(yīng)商

計(jì)算機(jī)視覺是使用計(jì)算機(jī)及相關(guān)設(shè)備對生物視覺的一種模擬。它的主要任務(wù)就是通過對采集的圖片或視頻進(jìn)行處理以獲得相應(yīng)場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。計(jì)算機(jī)視覺是一門關(guān)于如何運(yùn)用照相機(jī)和計(jì)算機(jī)來獲取我們所需的，被拍攝對象的數(shù)據(jù)與信息的學(xué)問。形象地說，就是給計(jì)算機(jī)安裝上眼睛（照相機(jī)）和大腦（算法），讓計(jì)算機(jī)能夠感知環(huán)境。中國人的成語"眼見為實(shí)"和西方人常說的"One picture is worth ten thousand words"表達(dá)了視覺對人類的重要性。不難想象，具有視覺的機(jī)器的應(yīng)用前景能有多么地寬廣。黃浦區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計(jì)供應(yīng)商基于內(nèi)容的圖像提?。涸诰薮蟮膱D像中尋找包含指定內(nèi)容的所有圖片。

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，人們利用計(jì)算機(jī)創(chuàng)建出了首批圖形圖表。科學(xué)可視化1987年，由布魯斯·麥考梅克、托馬斯·德房蒂和瑪克辛·布朗所編寫的美國國家科學(xué)基金會報(bào)告《Visualization in Scientific Computing》（意為“科學(xué)計(jì)算之中的可視化”） ，對于這一領(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)模越來越大，復(fù)雜程度越來越高的數(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，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)庫來收集數(shù)據(jù)。因而，就需要高級的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)與方法來處理和可視化這些規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)集。 [

計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器視覺領(lǐng)域有***的重疊。計(jì)算機(jī)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(jī)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(jī)器人指導(dǎo)在工業(yè)應(yīng)用中的一個過程。在許多計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中，計(jì)算機(jī)被預(yù)編程，以解決特定的任務(wù)，但基于學(xué)習(xí)的方法現(xiàn)在正變得越來越普遍。計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的實(shí)例包括用于系統(tǒng)：（1）控制過程，比如，一個工業(yè)機(jī)器人 ；（2）導(dǎo)航，例如，通過自主汽車或移動機(jī)器人；（3）檢測的事件，如，對視頻監(jiān)控和人數(shù)統(tǒng)計(jì) ；（4）組織信息，例如，對于圖像和圖像序列的索引數(shù)據(jù)庫；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。

因此，在實(shí)現(xiàn)**終目標(biāo)以前，人們努力的中期目標(biāo)是建立一種視覺系統(tǒng)，這個系統(tǒng)能依據(jù)視覺敏感和反饋的某種程度的智能完成一定的任務(wù)。例如，計(jì)算機(jī)視覺的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域就是自主車輛的視覺導(dǎo)航，還沒有條件實(shí)現(xiàn)像人那樣能識別和理解任何環(huán)境，完成自主導(dǎo)航的系統(tǒng)。因此，人們努力的研究目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)在高速公路上具有道路跟蹤能力，可避免與前方車輛碰撞的視覺輔助駕駛系統(tǒng)。這里要指出的一點(diǎn)是在計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)中計(jì)算機(jī)起代替人腦的作用，但并不意味著計(jì)算機(jī)必須按人類視覺的方法完成視覺信息的處理。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)。長寧區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)供應(yīng)商

鑒別：識別辨認(rèn)單一物體本身。例如：某一人臉的識別，某一指紋的識別。黃浦區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計(jì)供應(yīng)商

一個較新的應(yīng)用領(lǐng)域是自主車，其中包括潛水，陸上車輛（帶輪子，轎車或卡車的小機(jī)器人），高空作業(yè)車和無人機(jī)（UAV）。自主化水平，從完全**的（無人）的車輛范圍為汽車，其中基于計(jì)算機(jī)視覺的系統(tǒng)支持驅(qū)動程序或在不同情況下的試驗(yàn)。完全自主的汽車通常使用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行導(dǎo)航時，即知道它在哪里，或用于生產(chǎn)的環(huán)境（地圖SLAM）和用于檢測障礙物。它也可以被用于檢測特定任務(wù)的特定事件，例如，一個UAV尋找森林火災(zāi)。支承系統(tǒng)的例子是障礙物警報(bào)系統(tǒng)中的汽車，以及用于飛行器的自主著陸系統(tǒng)。數(shù)家汽車制造商已經(jīng)證明了系統(tǒng)的汽車自動駕駛，但該技術(shù)還沒有達(dá)到一定的水平，就可以投放市場。有***自主車型，從先進(jìn)的導(dǎo)彈，無人機(jī)的偵察任務(wù)或?qū)椀闹茖?dǎo)充足的例子。太空探索已經(jīng)正在使用計(jì)算機(jī)視覺，自主車比如，美國宇航局的火星探測漫游者和歐洲航天局的ExoMars火星漫游者。黃浦區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計(jì)供應(yīng)商

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