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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。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。徐匯區(qū)本地數(shù)字視覺設計聯(lián)系方式
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:寶山區(qū)提供數(shù)字視覺設計優(yōu)勢這時計算機必須具有邏輯推理和決策的能力。具有上述能力的計算機就是智能計算機。
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)學成像就包含大量的醫(yī)學領(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)治理數(shù)據(jù)治理涵蓋為特定組織機構(gòu)之數(shù)據(jù)創(chuàng)建協(xié)調(diào)一致的企業(yè)級視圖(enterprise view)所需的人員、過程和技術(shù),數(shù)據(jù)治理旨在:1、增強決策制定過程中的一致性與信心2、降低遭受監(jiān)管罰款的風險3、改善數(shù)據(jù)的安全性4、比較大限度地提高數(shù)據(jù)的創(chuàng)收潛力5、指定信息質(zhì)量責任數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)管理,又稱為“數(shù)據(jù)資源管理”,包括所有與管理作為有價值資源的數(shù)據(jù)相關(guān)的學科領(lǐng)域。對于數(shù)據(jù)管理,DAMA所提出的正式定義是:“數(shù)據(jù)資源管理是指用于正確管理企業(yè)或機構(gòu)整個數(shù)據(jù)生命周期需求的體系架構(gòu)、政策、規(guī)范和操作程序的制定和執(zhí)行過程”。這項定義相當寬泛,涵蓋了許多可能在技術(shù)上并不直接接觸低層數(shù)據(jù)管理工作(如關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理)的職業(yè)。姿態(tài)評估:對某一物體相對于攝像機的位置或者方向的評估。例如:對機器臂姿態(tài)和位置的評估。
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。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。寶山區(qū)提供數(shù)字視覺設計優(yōu)勢
如果你翻開帶有上面這些名字的教材,你會發(fā)現(xiàn)在技術(shù)和應用領(lǐng)域上他們都有著相當大部分的重疊。徐匯區(qū)本地數(shù)字視覺設計聯(lián)系方式
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。《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計和信息表達密切相關(guān)。徐匯區(qū)本地數(shù)字視覺設計聯(lián)系方式
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