廣義的識別在不同的場合又演化成了幾個略有差異的概念：識別（狹義的）：對一個或多個經過預先定義或學習的物體或物類進行辨識，通常在辨識過程中還要提供他們的二維位置或三維姿態。鑒別：識別辨認單一物體本身。例如：某一人臉的識別，某一指紋的識別。監測：從圖像中發現特定的情況內容。例如：醫學中對細胞或組織不正常技能的發現，交通監視儀器對過往車輛的發現。監測往往是通過簡單的圖象處理發現圖像中的特殊區域，為后繼更復雜的操作提供起點。計算機視覺中的很多問題，其理論基礎便是統計學，化理論以及幾何學。楊浦區本地數字視覺設計平臺

數據挖掘數據挖掘是指對大量數據加以分類整理并挑選出相關信息的過程。數據挖掘通常為商業智能組織和金融分析師所采用；不過，在科學領域，數據挖掘也越來越多地用于從現代實驗與觀察方法所產生的龐大數據集之中提取信息。數據挖掘被描述為“從數據之中提取隱含的，先前未知的，潛在有用信息的非凡過程”，以及“從大型數據集或數據庫之中提取有用信息的科學”。與企業資源規劃相關的數據挖掘是指對大型交易數據集進行統計分析和邏輯分析，從中尋找可能有助于決策制定工作的模式的過程。電商數據虹口區品牌數字視覺設計供應商計算機視覺系統的結構形式很大程度上依賴于其具體應用方向。

而是反過來讓計算機來適應人的習慣和要求，以人所習慣的方式與人進行信息交換，也就是讓計算機具有視覺、聽覺和說話等能力。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。智能計算機不但使計算機更便于為人們所使用，同時如果用這樣的計算機來控制各種自動化裝置特別是智能機器人，就可以使這些自動化系統和智能機器人具有適應環境，和自主作出決策的能力。這就可以在各種場合取代人的繁重工作，或代替人到各種危險和惡劣環境中完成任務。

數據可視化，是關于數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變量。它是一個處于不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比，數據可視化所涵蓋的技術方法要***得多。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。

高級處理到了這一步，數據往往具有很小的數量，例如圖像中經先前處理被認為含有目標物體的部分。這時的處理包括：驗證得到的數據是否符合前提要求；估測特定系數，比如目標的姿態，體積；對目標進行分類。高級處理有理解圖像內容的含義，是計算機視覺中的高階處理，主要是在圖像分割的基礎上再經行對分割出的圖像塊進行理解，例如進行識別等操作。光源布局影響大需審慎考量。正確的選擇鏡組，考量倍率、空間、尺寸、失真… 。選擇合適的攝影機(CCD)，考量功能、規格、穩定性、耐用...。視覺軟件開發需靠經驗累積，多嘗試、思考問題的解決途徑。以創造精度的不斷提升，縮短處理時間為**終目標。end。形象地說，就是給計算機安裝上眼睛（照相機）和大腦（算法），讓計算機能夠感知環境。上海一站式數字視覺設計供應商家

計算機視覺就是用各種成像系統代替視覺作為輸入敏感手段，由計算機來代替大腦完成處理和解釋。楊浦區本地數字視覺設計平臺

計算機視覺關注的目標在于充分理解電磁波——主要是可見光與紅外線部分——遇到物體表面被反射所形成的圖像，而這一過程便是基于光學物理和固態物理，一些前列的圖像感知系統甚至會應用到量子力學理論，來解析影像所表示的真實世界。同時，物理學中的很多測量難題也可以通過計算機視覺得到解決，例如流體運動。也由此，計算機視覺同樣可以被看作是物理學的拓展。另一個具有重要意義的領域是神經生物學，尤其是其中生物視覺系統的部分。楊浦區本地數字視覺設計平臺

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