機(jī)器視覺技術(shù)，是一門涉及人工智能、神經(jīng)生物學(xué)、心理物理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、圖像處理、模式識別等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科。機(jī)器視覺主要用計算機(jī)來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，**終用于實(shí)際檢測、測量和控制。機(jī)器視覺技術(shù)比較大的特點(diǎn)是速度快、信息量大、功能多。基本簡介機(jī)器視覺技術(shù)機(jī)器視覺主要用計算機(jī)來模擬人的視覺功能，但并不僅*是人眼的簡單延伸，更重要的是具有人腦的一部分功能一一從客觀事物的圖像中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，**終用于實(shí)際檢測、測量和控制。 [1]系統(tǒng)優(yōu)勢監(jiān)測往往是通過簡單的圖象處理發(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)。虹口區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計選擇

其他應(yīng)用領(lǐng)域包括：（1）支持視覺***制作的電影和廣播，例如，攝像頭跟蹤（運(yùn)動匹配）。（2）監(jiān)視。視覺是各個應(yīng)用領(lǐng)域，如制造業(yè)、檢驗(yàn)、文檔分析、醫(yī)療診斷，和***等領(lǐng)域中各種智能/自主系統(tǒng)中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先進(jìn)國家，例如美國把對計算機(jī)視覺的研究列為對經(jīng)濟(jì)和科學(xué)有***影響的科學(xué)和工程中的重大基本問題，即所謂的重大挑戰(zhàn)（grand challenge）。計算機(jī)視覺的挑戰(zhàn)是要為計算機(jī)和機(jī)器人開發(fā)具有與人類水平相當(dāng)?shù)囊曈X能力。機(jī)器視覺需要圖象信號，紋理和顏色建模，幾何處理和推理，以及物體建模。一個有能力的視覺系統(tǒng)應(yīng)該把所有這些處理都緊密地集成在一起。作為一門學(xué)科，計算機(jī)視覺開始于60年代初，但在計算機(jī)視覺的基本研究中的許多重要進(jìn)展是在80年代取得的。計算機(jī)視覺與人類視覺密切相關(guān)，對人類視覺有一個正確的認(rèn)識將對計算機(jī)視覺的研究非常有益。為此我們將先介紹人類視覺。虹口區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計選擇幾乎在每個計算機(jī)視覺技術(shù)的具體應(yīng)用都要解決一系列相同的問題。

短語“Visualization in Scientific Computing”（意為“科學(xué)計算之中的可視化”）后來變成了“Scientific Visualization”（即“科學(xué)可視化”），而前者**初指的是作為科學(xué)計算之組成部分的可視化：也就是科學(xué)與工程實(shí)踐當(dāng)中對于計算機(jī)建模和模擬的運(yùn)用。信息可視化更近一些的時候，可視化也日益尤為關(guān)注數(shù)據(jù)，包括那些來自商業(yè)、財務(wù)、行政管理、數(shù)字媒體等方面的大型異質(zhì)性數(shù)據(jù)**。二十世紀(jì)90年代初期，人們發(fā)起了一個新的，稱為“信息可視化”的研究領(lǐng)域，旨在為許多應(yīng)用領(lǐng)域之中對于抽象的異質(zhì)性數(shù)據(jù)集的分析工作提供支持。因此，21世紀(jì)人們正在逐漸接受這個同時涵蓋科學(xué)可視化與信息可視化領(lǐng)域的新生術(shù)語“數(shù)據(jù)可視化” 。

在建立計算機(jī)視覺系統(tǒng)時需要用到上述學(xué)科中的有關(guān)技術(shù)，但計算機(jī)視覺研究的內(nèi)容要比這些學(xué)科更為***。計算機(jī)視覺的研究與人類視覺的研究密切相關(guān)。為實(shí)現(xiàn)建立與人的視覺系統(tǒng)相類似的通用計算機(jī)視覺系統(tǒng)的目標(biāo)需要建立人類視覺的計算機(jī)理論。計算機(jī)視覺領(lǐng)域的突出特點(diǎn)是其多樣性與不完善性。這一領(lǐng)域的先驅(qū)可追溯到更早的時候，但是直到20世紀(jì)70年代后期，當(dāng)計算機(jī)的性能提高到足以處理諸如圖像這樣的大規(guī)模數(shù)據(jù)時，計算機(jī)視覺才得到了正式的關(guān)注和發(fā)展。然而這些發(fā)展往往起源于其他不同領(lǐng)域的需要，因而何謂“計算機(jī)視覺問題”始終沒有得到正式定義，很自然地，“計算機(jī)視覺問題”應(yīng)當(dāng)被如何解決也沒有成型的公式。人類正在進(jìn)入信息時代，計算機(jī)將越來越進(jìn)入幾乎所有領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集（有時縮寫為DAQ或DAS），又稱為“數(shù)據(jù)獲取”或“數(shù)據(jù)收集”，是指對現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行采樣，以便產(chǎn)生可供計算機(jī)處理的數(shù)據(jù)的過程。通常，數(shù)據(jù)采集過程之中包括為了獲得所需信息，對于信號和波形進(jìn)行采集并對它們加以處理的步驟。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的組成元件當(dāng)中包括用于將測量參數(shù)轉(zhuǎn)換成為電信號的傳感器，而這些電信號則是由數(shù)據(jù)采集硬件來負(fù)責(zé)獲取的。數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是指為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘密切相關(guān)，但數(shù)據(jù)挖掘往往傾向于關(guān)注較大型的數(shù)據(jù)集，較少側(cè)重于推理，且常常采用的是**初為另外一種不同目的而采集的數(shù)據(jù)。在統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域，有些人將數(shù)據(jù)分析劃分為描述性統(tǒng)計分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析；其中，探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，而驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析則側(cè)重于已有假設(shè)的證實(shí)或證偽。形象地說，就是給計算機(jī)安裝上眼睛（照相機(jī)）和大腦（算法），讓計算機(jī)能夠感知環(huán)境。浦東新區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計服務(wù)電話

除了上面提到的領(lǐng)域，很多研究課題同樣可被當(dāng)作純粹的數(shù)學(xué)問題。虹口區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計選擇

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)虹口區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計選擇

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