數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)治理涵蓋為特定組織機(jī)構(gòu)之?dāng)?shù)據(jù)創(chuàng)建協(xié)調(diào)一致的企業(yè)級(jí)視圖（enterprise view）所需的人員、過(guò)程和技術(shù)，數(shù)據(jù)治理旨在：1、增強(qiáng)決策制定過(guò)程中的一致性與信心2、降低遭受監(jiān)管罰款的風(fēng)險(xiǎn)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(zé)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(jià)值資源的數(shù)據(jù)相關(guān)的學(xué)科領(lǐng)域。對(duì)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(jī)構(gòu)整個(gè)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(guò)程”。這項(xiàng)定義相當(dāng)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(kù)管理）的職業(yè)。支持視覺(jué)制作的電影和廣播，例如，攝像頭跟蹤（運(yùn)動(dòng)匹配）。黃浦區(qū)提供數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)聯(lián)系人

機(jī)器視覺(jué)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(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像處理、模式識(shí)別等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科。機(jī)器視覺(jué)主要用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的視覺(jué)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(cè)、測(cè)量和控制。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)比較大的特點(diǎn)是速度快、信息量大、功能多?；竞?jiǎn)介機(jī)器視覺(jué)技術(shù)機(jī)器視覺(jué)主要用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的視覺(jué)功能，但并不僅*是人眼的簡(jiǎn)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(cè)、測(cè)量和控制。 [1]系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)奉賢區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)選擇被指定的內(nèi)容可以是多種形式，比如一個(gè)紅色的大致是圓形的圖案，或者一輛自行車。

而是反過(guò)來(lái)讓計(jì)算機(jī)來(lái)適應(yīng)人的習(xí)慣和要求，以人所習(xí)慣的方式與人進(jìn)行信息交換，也就是讓計(jì)算機(jī)具有視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)和說(shuō)話等能力。這時(shí)計(jì)算機(jī)必須具有邏輯推理和決策的能力。具有上述能力的計(jì)算機(jī)就是智能計(jì)算機(jī)。智能計(jì)算機(jī)不但使計(jì)算機(jī)更便于為人們所使用，同時(shí)如果用這樣的計(jì)算機(jī)來(lái)控制各種自動(dòng)化裝置特別是智能機(jī)器人，就可以使這些自動(dòng)化系統(tǒng)和智能機(jī)器人具有適應(yīng)環(huán)境，和自主作出決策的能力。這就可以在各種場(chǎng)合取代人的繁重工作，或代替人到各種危險(xiǎn)和惡劣環(huán)境中完成任務(wù)。

廣義的識(shí)別在不同的場(chǎng)合又演化成了幾個(gè)略有差異的概念：識(shí)別（狹義的）：對(duì)一個(gè)或多個(gè)經(jīng)過(guò)預(yù)先定義或?qū)W習(xí)的物體或物類進(jìn)行辨識(shí)，通常在辨識(shí)過(guò)程中還要提供他們的二維位置或三維姿態(tài)。鑒別：識(shí)別辨認(rèn)單一物體本身。例如：某一人臉的識(shí)別，某一指紋的識(shí)別。監(jiān)測(cè)：從圖像中發(fā)現(xiàn)特定的情況內(nèi)容。例如：醫(yī)學(xué)中對(duì)細(xì)胞或組織不正常技能的發(fā)現(xiàn)，交通監(jiān)視儀器對(duì)過(guò)往車輛的發(fā)現(xiàn)。監(jiān)測(cè)往往是通過(guò)簡(jiǎn)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)。其中突出的應(yīng)用領(lǐng)域是醫(yī)療計(jì)算機(jī)視覺(jué)和醫(yī)學(xué)圖像處理。

數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域的起源，可以追溯到二十世紀(jì)50年代計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的早期。當(dāng)時(shí)，人們利用計(jì)算機(jī)創(chuàng)建出了首批圖形圖表。科學(xué)可視化1987年，由布魯斯·麥考梅克、托馬斯·德房蒂和瑪克辛·布朗所編寫的美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)報(bào)告《Visualization in Scientific Computing》（意為“科學(xué)計(jì)算之中的可視化”） ，對(duì)于這一領(lǐng)域產(chǎn)生了大幅度的促進(jìn)和刺激。這份報(bào)告之中強(qiáng)調(diào)了新的基于計(jì)算機(jī)的可視化技術(shù)方法的必要性。隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的迅速提升，人們建立了規(guī)模越來(lái)越大，復(fù)雜程度越來(lái)越高的數(shù)值模型，從而造就了形形**體積龐大的數(shù)值型數(shù)據(jù)集。同時(shí)，人們不但利用醫(yī)學(xué)掃描儀和顯微鏡之類的數(shù)據(jù)采集設(shè)備產(chǎn)生大型的數(shù)據(jù)集，而且還利用可以保存文本、數(shù)值和多媒體信息的大型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)收集數(shù)據(jù)。因而，就需要高級(jí)的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)與方法來(lái)處理和可視化這些規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)集。 [其中包括計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程、信號(hào)處理、物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等。青浦區(qū)一站式數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)好處

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。黃浦區(qū)提供數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)聯(lián)系人

二次取樣保證圖像坐標(biāo)的正確；平滑去噪來(lái)濾除感知器引入的設(shè)備噪聲；提高對(duì)比度來(lái)保證實(shí)現(xiàn)相關(guān)信息可以被檢測(cè)到；調(diào)整尺度空間使圖像結(jié)構(gòu)適合局部應(yīng)用。特征提取從圖像中提取各種復(fù)雜度的特征。例如：線，邊緣提??；局部化的特征點(diǎn)檢測(cè)如邊角檢測(cè)，斑點(diǎn)檢測(cè)；更復(fù)雜的特征可能與圖像中的紋理形狀或運(yùn)動(dòng)有關(guān)。檢測(cè)分割在圖像處理過(guò)程中，有時(shí)會(huì)需要對(duì)圖像進(jìn)行分割來(lái)提取有價(jià)值的用于后繼處理的部分，例如篩選特征點(diǎn)；分割一或多幅圖片中含有特定目標(biāo)的部分。黃浦區(qū)提供數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)聯(lián)系人

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