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。電商數據計算機視覺研究相關的理論和技術,試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取‘信息’的人工智能系統。閔行區創新數字視覺設計聯系方式
短語“Visualization in Scientific Computing”(意為“科學計算之中的可視化”)后來變成了“Scientific Visualization”(即“科學可視化”),而前者**初指的是作為科學計算之組成部分的可視化:也就是科學與工程實踐當中對于計算機建模和模擬的運用。信息可視化更近一些的時候,可視化也日益尤為關注數據,包括那些來自商業、財務、行政管理、數字媒體等方面的大型異質性數據**。二十世紀90年代初期,人們發起了一個新的,稱為“信息可視化”的研究領域,旨在為許多應用領域之中對于抽象的異質性數據集的分析工作提供支持。因此,21世紀人們正在逐漸接受這個同時涵蓋科學可視化與信息可視化領域的新生術語“數據可視化” 。寶山區一站式數字視覺設計聯系方式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。
圖像獲取一幅數字圖像是由一個或多個圖像感知器產生,這里的感知器可以是各種光敏攝像機,包括遙感設備,X射線斷層攝影儀,雷達,超聲波接收器等。取決于不同的感知器,產生的圖片可以是普通的二維圖像,三維圖組或者一個圖像序列。圖片的像素值往往對應于光在一個或多個光譜段上的強度(灰度圖或彩色圖),但也可以是相關的各種物理數據,如聲波,電磁波或核磁共振的深度,吸收度或反射度。預處理在對圖像實施具體的計算機視覺方法來提取某種特定的信息前,一種或一些預處理往往被采用來使圖像滿足后繼方法的要求。例如:
國內的數據可視化工具,有BDP商業數據平臺-個人版,大數據魔鏡,數據觀,FineBI商業智能軟件等。數據可視化技術的基本思想,是將數據庫中每一個數據項作為單個圖元元素表示,大量的數據集構成數據圖像,同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示,可以從不同的維度觀察數據,從而對數據進行更深入的觀察和分析。 [2]數據可視化主要是借助于圖形化手段,清晰有效地傳達與溝通信息。但是,這并不就意味著,數據可視化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復雜從圖像中發現特定的情況內容。
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容。圖象處理與圖像分析的研究對象主要是二維圖像,實現圖像的轉化,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。這一特征表明無論是圖像處理還是圖像分析其研究內容都和圖像的具體內容無關。機器視覺主要是指工業領域的視覺研究,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合來實現高效的機器人控制或各種實時操作。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。長寧區創新數字視覺設計便捷
例如,文字識別或指紋識別。閔行區創新數字視覺設計聯系方式
計算機視覺和機器視覺領域有***的重疊。計算機視覺涉及的被用于許多領域自動化圖像分析的**技術。機器視覺通常指的是結合自動圖像分析與其他方法和技術,以提供自動檢測和機器人指導在工業應用中的一個過程。在許多計算機視覺應用中,計算機被預編程,以解決特定的任務,但基于學習的方法現在正變得越來越普遍。計算機視覺應用的實例包括用于系統:(1)控制過程,比如,一個工業機器人 ;(2)導航,例如,通過自主汽車或移動機器人;(3)檢測的事件,如,對視頻監控和人數統計 ;(4)組織信息,例如,對于圖像和圖像序列的索引數據庫;閔行區創新數字視覺設計聯系方式
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