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來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-08-19

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(shè)的檢驗(yàn)而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的一種方法,是對(duì)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)假設(shè)檢驗(yàn)手段的補(bǔ)充。該方法由美國(guó)***統(tǒng)計(jì)學(xué)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(duì)諸如詞語(yǔ)、照片、觀察結(jié)果之類的非數(shù)值型數(shù)據(jù)(或者說(shuō)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(jìn)行過(guò)濾、鉆取、數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)、跳轉(zhuǎn)、高亮等分析手段做動(dòng)態(tài)分析。圖像跟蹤:跟蹤運(yùn)動(dòng)的物體。虹口區(qū)本地?cái)?shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)選擇

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運(yùn)動(dòng)基于序列圖像的對(duì)物體運(yùn)動(dòng)的監(jiān)測(cè)包含多種類型,諸如:自體運(yùn)動(dòng):監(jiān)測(cè)攝像機(jī)的三維剛性運(yùn)動(dòng)。圖像跟蹤:跟蹤運(yùn)動(dòng)的物體。場(chǎng)景重建給定一個(gè)場(chǎng)景的二或多幅圖像或者一段錄像,場(chǎng)景重建尋求為該場(chǎng)景建立一個(gè)計(jì)算機(jī)模型/三維模型。**簡(jiǎn)單的情況便是生成一組三維空間中的點(diǎn)。更復(fù)雜的情況下會(huì)建立起完整的三維表面模型。圖像恢復(fù)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。計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式很大程度上依賴于其具體應(yīng)用方向。有些是**工作的,用于解決具體的測(cè)量或檢測(cè)問(wèn)題;也有些作為某個(gè)大型復(fù)雜系統(tǒng)的組成部分出現(xiàn),比如和機(jī)械控制系統(tǒng),數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),人機(jī)接口設(shè)備協(xié)同工作。計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)方法同時(shí)也由其功能決定——是預(yù)先固定的抑或是在運(yùn)行過(guò)程中自動(dòng)學(xué)習(xí)調(diào)整。盡管如此,有些功能卻幾乎是每個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)都需要具備的:虹口區(qū)本地?cái)?shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)選擇另一個(gè)具有重要意義的領(lǐng)域是神經(jīng)生物學(xué),尤其是其中生物視覺(jué)系統(tǒng)的部分。

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計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究對(duì)象主要是映射到單幅或多幅圖像上的三維場(chǎng)景,例如三維場(chǎng)景的重建。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究很大程度上針對(duì)圖像的內(nèi)容。圖象處理與圖像分析的研究對(duì)象主要是二維圖像,實(shí)現(xiàn)圖像的轉(zhuǎn)化,尤其針對(duì)像素級(jí)的操作,例如提高圖像對(duì)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(wú)論是圖像處理還是圖像分析其研究?jī)?nèi)容都和圖像的具體內(nèi)容無(wú)關(guān)。機(jī)器視覺(jué)主要是指工業(yè)領(lǐng)域的視覺(jué)研究,例如自主機(jī)器人的視覺(jué),用于檢測(cè)和測(cè)量的視覺(jué)。這表明在這一領(lǐng)域通過(guò)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(lái)實(shí)現(xiàn)高效的機(jī)器人控制或各種實(shí)時(shí)操作。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還包括增強(qiáng)人類的感知能力,例如超聲圖像或X射線圖像,以降低受噪聲影響的圖像。 [5]第二個(gè)應(yīng)用程序區(qū)域中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)是在工業(yè),有時(shí)也被稱為機(jī)器視覺(jué),在那里信息被提取為支撐制造工序的目的。一個(gè)例子是質(zhì)量控制,其中的信息或**終產(chǎn)品被自動(dòng)檢測(cè)。機(jī)器視覺(jué)也被大量用于農(nóng)業(yè)。***上的應(yīng)用很可能是計(jì)算機(jī)視覺(jué)比較大的地區(qū)之一。**明顯的例子是探測(cè)敵方士兵或車輛和導(dǎo)彈制導(dǎo)。更先進(jìn)的系統(tǒng)為導(dǎo)彈制導(dǎo)發(fā)送導(dǎo)彈的區(qū)域,而不是一個(gè)特定的目標(biāo),并且當(dāng)導(dǎo)彈到達(dá)基于本地獲取的圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域的目標(biāo)做出選擇?,F(xiàn)代***概念,如“戰(zhàn)場(chǎng)感知”,意味著各種傳感器,包括圖像傳感器,提供了豐富的有關(guān)作戰(zhàn)的場(chǎng)景,可用于支持戰(zhàn)略決策的信息。在這種情況下,數(shù)據(jù)的自動(dòng)處理,用于減少?gòu)?fù)雜性和融合來(lái)自多個(gè)傳感器的信息,以提高可靠性。可通過(guò)處理使輸出圖象有較高的信-噪比,或通過(guò)增強(qiáng)處理突出圖象的細(xì)節(jié),以便于操作員的檢驗(yàn)。

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幾乎在每個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的具體應(yīng)用都要解決一系列相同的問(wèn)題。這些經(jīng)典的問(wèn)題包括:識(shí)別一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué),圖像處理和機(jī)器視覺(jué)所共有的經(jīng)典問(wèn)題便是判定一組圖像數(shù)據(jù)中是否包含某個(gè)特定的物體,圖像特征或運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。這一問(wèn)題通常可以通過(guò)機(jī)器自動(dòng)解決,但是到目前為止,還沒(méi)有某個(gè)單一的方法能夠***的對(duì)各種情況進(jìn)行判定:在任意環(huán)境中識(shí)別任意物體?,F(xiàn)有技術(shù)能夠也只能夠很好地解決特定目標(biāo)的識(shí)別,比如簡(jiǎn)單幾何圖形識(shí)別,人臉識(shí)別,印刷或手寫文件識(shí)別或者車輛識(shí)別。而且這些識(shí)別需要在特定的環(huán)境中,具有指定的光照,背景和目標(biāo)姿態(tài)要求。姿態(tài)評(píng)估:對(duì)某一物體相對(duì)于攝像機(jī)的位置或者方向的評(píng)估。例如:對(duì)機(jī)器臂姿態(tài)和位置的評(píng)估。徐匯區(qū)提供數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)聯(lián)系人

這些學(xué)科中包括圖像處理、模式識(shí)別或圖像識(shí)別、景物分析、圖象理解等。虹口區(qū)本地?cái)?shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)選擇

盡管如此,人們已開(kāi)始掌握部分解決具體計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的方法,可惜這些方法通常都*適用于一群狹隘的目標(biāo)(如:臉孔、指紋、文字等),因而無(wú)法被***地應(yīng)用于不同場(chǎng)合。01:41不愧是計(jì)算機(jī)視覺(jué)**人物,時(shí)隔一年,YOLO V9目標(biāo)檢測(cè)器終于來(lái)啦!!!-深度學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí)/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這些方法的應(yīng)用通常作為某些解決復(fù)雜問(wèn)題的大規(guī)模系統(tǒng)的一個(gè)組成部分(例如醫(yī)學(xué)圖像的處理,工業(yè)制造中的質(zhì)量控制與測(cè)量)。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的大多數(shù)實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中,計(jì)算機(jī)被預(yù)設(shè)為解決特定的任務(wù),然而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法正日漸普及,一旦機(jī)器學(xué)習(xí)的研究進(jìn)一步發(fā)展,未來(lái)“泛用型”的電腦視覺(jué)應(yīng)用或許可以成真。虹口區(qū)本地?cái)?shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)選擇

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