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(jīng)過預(yù)先定義或?qū)W習(xí)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(tài)。鑒別：識別辨認(rèn)單一物體本身。例如：某一人臉的識別，某一指紋的識別。監(jiān)測：從圖像中發(fā)現(xiàn)特定的情況內(nèi)容。例如：醫(yī)學(xué)中對細胞或組織不正常技能的發(fā)現(xiàn)，交通監(jiān)視儀器對過往車輛的發(fā)現(xiàn)。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。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。寶山區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計好處

計算機視覺在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還包括增強人類的感知能力，例如超聲圖像或X射線圖像，以降低受噪聲影響的圖像。 [5]第二個應(yīng)用程序區(qū)域中的計算機視覺是在工業(yè)，有時也被稱為機器視覺，在那里信息被提取為支撐制造工序的目的。一個例子是質(zhì)量控制，其中的信息或**終產(chǎn)品被自動檢測。機器視覺也被大量用于農(nóng)業(yè)。***上的應(yīng)用很可能是計算機視覺比較大的地區(qū)之一。**明顯的例子是探測敵方士兵或車輛和導(dǎo)彈制導(dǎo)。更先進的系統(tǒng)為導(dǎo)彈制導(dǎo)發(fā)送導(dǎo)彈的區(qū)域，而不是一個特定的目標(biāo)，并且當(dāng)導(dǎo)彈到達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。現(xiàn)代***概念，如“戰(zhàn)場感知”，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)的自動處理，用于減少復(fù)雜性和融合來自多個傳感器的信息，以提高可靠性。楊浦區(qū)本地數(shù)字視覺設(shè)計報價可通過處理使輸出圖象有較高的信-噪比，或通過增強處理突出圖象的細節(jié)，以便于操作員的檢驗。

在整個20世紀(jì)中，人類對各種動物的眼睛、神經(jīng)元、以及與視覺刺激相關(guān)的腦部組織都進行了***研究，這些研究得出了一些有關(guān)“天然的”視覺系統(tǒng)如何運作的描述（盡管仍略嫌粗略），這也形成了計算機視覺中的一個子領(lǐng)域——人們試圖建立人工系統(tǒng)，使之在不同的復(fù)雜程度上模擬生物的視覺運作。同時計算機視覺領(lǐng)域中，一些基于機器學(xué)習(xí)的方法也有參考部分生物機制。計算機視覺的另一個相關(guān)領(lǐng)域是信號處理。很多有關(guān)單元變量信號的處理方法，尤其是對時變信號的處理，都可以很自然的被擴展為計算機視覺中對二元變量信號或者多元變量信號的處理方法。

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(nèi)容。圖象處理與圖像分析的研究對象主要是二維圖像，實現(xiàn)圖像的轉(zhuǎn)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(zhuǎn)。這一特征表明無論是圖像處理還是圖像分析其研究內(nèi)容都和圖像的具體內(nèi)容無關(guān)。機器視覺主要是指工業(yè)領(lǐng)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(lǐng)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(jié)合來實現(xiàn)高效的機器人控制或各種實時操作。在計算機視覺中模式識別技術(shù)經(jīng)常用于對圖象中的某些部分，例如分割區(qū)域的識別和分類。

計算機視覺是使用計算機及相關(guān)設(shè)備對生物視覺的一種模擬。它的主要任務(wù)就是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應(yīng)場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。計算機視覺是一門關(guān)于如何運用照相機和計算機來獲取我們所需的，被拍攝對象的數(shù)據(jù)與信息的學(xué)問。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(huán)境。中國人的成語"眼見為實"和西方人常說的"One picture is worth ten thousand words"表達了視覺對人類的重要性。不難想象，具有視覺的機器的應(yīng)用前景能有多么地寬廣。計算機視覺和機器視覺領(lǐng)域有重疊。寶山區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計好處

如果你翻開帶有上面這些名字的教材，你會發(fā)現(xiàn)在技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域上他們都有著相當(dāng)大部分的重疊。寶山區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計好處

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)實世界進行采樣，以便產(chǎn)生可供計算機處理的數(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，而驗證性數(shù)據(jù)分析則側(cè)重于已有假設(shè)的證實或證偽。寶山區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計好處

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