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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)的檢驗而對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的一種方法,是對傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗手段的補(bǔ)充。該方法由美國***統(tǒng)計學(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”,是指對諸如詞語、照片、觀察結(jié)果之類的非數(shù)值型數(shù)據(jù)(或者說資料)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)行過濾、鉆取、數(shù)據(jù)聯(lián)動、跳轉(zhuǎn)、高亮等分析手段做動態(tài)分析。除了上面提到的領(lǐng)域,很多研究課題同樣可被當(dāng)作純粹的數(shù)學(xué)問題。楊浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計便捷
01:22AI小百科:計算機(jī)視覺計算機(jī)視覺既是工程領(lǐng)域,也是科學(xué)領(lǐng)域中的一個富有挑戰(zhàn)性重要研究領(lǐng)域。計算機(jī)視覺是一門綜合性的學(xué)科,它已經(jīng)吸引了來自各個學(xué)科的研究者參加到對它的研究之中。其中包括計算機(jī)科學(xué)和工程、信號處理、物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等。計算機(jī)視覺就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺***作為輸入敏感手段,由計算機(jī)來代替大腦完成處理和解釋。計算機(jī)視覺的**終研究目標(biāo)就是使計算機(jī)能像人那樣通過視覺觀察和理解世界,具有自主適應(yīng)環(huán)境的能力。要經(jīng)過長期的努力才能達(dá)到的目標(biāo)浦東新區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計便捷姿態(tài)評估:對某一物體相對于攝像機(jī)的位置或者方向的評估。例如:對機(jī)器臂姿態(tài)和位置的評估。
頂會ICCV:International Conference on Computer Vision,國際計算機(jī)視覺大會CVPR:International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,國際計算機(jī)視覺與模式識別大會ECCV:European Conference on Computer Vision,歐洲計算機(jī)視覺大會較好會議ICIP:International Conference on Image Processing,國際圖像處理大會BMVC:British Machine Vision Conference,英國機(jī)器視覺大會00:54【秒懂百科】一分鐘了解cvprICPR:International Conference on Pattern Recognition,國際模式識別大會
數(shù)據(jù)可視化與信息圖形、信息可視化、科學(xué)可視化以及統(tǒng)計圖形密切相關(guān)。當(dāng)前,在研究、教學(xué)和開發(fā)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)可視化乃是一個極為活躍而又關(guān)鍵的方面?!皵?shù)據(jù)可視化”這條術(shù)語實現(xiàn)了成熟的科學(xué)可視化領(lǐng)域與較年輕的信息可視化領(lǐng)域的統(tǒng)一。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)包含以下幾個基本概念:1、數(shù)據(jù)空間:是由n維屬性和m個元素組成的數(shù)據(jù)集所構(gòu)成的多維信息空間;2、數(shù)據(jù)開發(fā):是指利用一定的算法和工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行定量的推演和計算;3、數(shù)據(jù)分析:指對多維數(shù)據(jù)進(jìn)行切片、塊、旋轉(zhuǎn)等動作剖析數(shù)據(jù),從而能多角度多側(cè)面觀察數(shù)據(jù);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。
一個較新的應(yīng)用領(lǐng)域是自主車,其中包括潛水,陸上車輛(帶輪子,轎車或卡車的小機(jī)器人),高空作業(yè)車和無人機(jī)(UAV)。自主化水平,從完全**的(無人)的車輛范圍為汽車,其中基于計算機(jī)視覺的系統(tǒng)支持驅(qū)動程序或在不同情況下的試驗。完全自主的汽車通常使用計算機(jī)視覺進(jìn)行導(dǎo)航時,即知道它在哪里,或用于生產(chǎn)的環(huán)境(地圖SLAM)和用于檢測障礙物。它也可以被用于檢測特定任務(wù)的特定事件,例如,一個UAV尋找森林火災(zāi)。支承系統(tǒng)的例子是障礙物警報系統(tǒng)中的汽車,以及用于飛行器的自主著陸系統(tǒng)。數(shù)家汽車制造商已經(jīng)證明了系統(tǒng)的汽車自動駕駛,但該技術(shù)還沒有達(dá)到一定的水平,就可以投放市場。有***自主車型,從先進(jìn)的導(dǎo)彈,無人機(jī)的偵察任務(wù)或?qū)椀闹茖?dǎo)充足的例子。太空探索已經(jīng)正在使用計算機(jī)視覺,自主車比如,美國宇航局的火星探測漫游者和歐洲航天局的ExoMars火星漫游者。簡單的情況便是生成一組三維空間中的點。更復(fù)雜的情況下會建立起完整的三維表面模型。浦東新區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計便捷
光學(xué)字符識別對圖像中的印刷或手寫文字進(jìn)行識別鑒別,通常的輸出是將之轉(zhuǎn)化成易于編輯的文檔形式。楊浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計便捷
在建立計算機(jī)視覺系統(tǒng)時需要用到上述學(xué)科中的有關(guān)技術(shù),但計算機(jī)視覺研究的內(nèi)容要比這些學(xué)科更為***。計算機(jī)視覺的研究與人類視覺的研究密切相關(guān)。為實現(xiàn)建立與人的視覺系統(tǒng)相類似的通用計算機(jī)視覺系統(tǒng)的目標(biāo)需要建立人類視覺的計算機(jī)理論。計算機(jī)視覺領(lǐng)域的突出特點是其多樣性與不完善性。這一領(lǐng)域的先驅(qū)可追溯到更早的時候,但是直到20世紀(jì)70年代后期,當(dāng)計算機(jī)的性能提高到足以處理諸如圖像這樣的大規(guī)模數(shù)據(jù)時,計算機(jī)視覺才得到了正式的關(guān)注和發(fā)展。然而這些發(fā)展往往起源于其他不同領(lǐng)域的需要,因而何謂“計算機(jī)視覺問題”始終沒有得到正式定義,很自然地,“計算機(jī)視覺問題”應(yīng)當(dāng)被如何解決也沒有成型的公式。楊浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計便捷
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