另一方面，Frits H. Post (2002)則從計算機科學的視角，將這一領域劃分為如下多個子領域：1、可視化算法與技術方法2、立體可視化3、信息可視化4、多分辨率方法5、建模技術方法6、交互技術方法與體系架構數據可視化的成功，應歸于其背后基本思想的完備性。依據數據及其內在模式和關系，利用計算機生成的圖像來獲得深入認識和知識。其第二個前提就是利用人類感覺系統的廣闊帶寬來操縱和解釋錯綜復雜的過程、涉及不同學科領域的數據集以及來源多樣的大型抽象數據**的模擬。這些思想和概念極其重要，對于計算科學與工程方法學以及管理活動都有著精深而又***的影響。《Data Visualization: The State of the Art》（意為“數據可視化：前列技術水平”）一書當中重點強調了各種應用領域與它們各自所特有的問題求解可視化技術方法之間的相互作用。計算機視覺是一門綜合性的學科，它已經吸引了來自各個學科的研究者參加到對它的研究之中。奉賢區創新數字視覺設計供應商家

數據分析的類型包括：1、探索性數據分析：是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。該方法由美國***統計學家約翰·圖基命名。2、定性數據分析：又稱為“定性資料分析”、“定性研究”或者“質性研究資料分析”，是指對諸如詞語、照片、觀察結果之類的非數值型數據（或者說資料）的分析。2010年后數據可視化工具基本以表格、圖形（chart）、地圖等可視化元素為主，數據可進行過濾、鉆取、數據聯動、跳轉、高亮等分析手段做動態分析。靜安區本地數字視覺設計聯系方式實現圖像理解是計算機視覺的目標。

視覺數字化，在零售業的線上與線下，將所有呈現在屏幕終端（顯示器、手機、PAD）的商品展現的視覺設計形式（海報、詳情、大圖、輪播等）進行數字化的過程，稱之為視覺數字化。通過對視覺設計（海報，詳情頁等）中的設計元素的拆分，基于動態的HTML圖層疊加來模擬圖文設計的全過程。在美工機器人的HTML渲染結構中，技術可以采用多圖層疊加、任何幾何形狀的切割、蒙版等形式實現任意設計排版。例如一張海報可以被分割成底圖、色塊、矢量幾何圖案、文字等模塊。這種操作方法就是將原先被認為是固定模塊內容的設計區域數字化。技術運用：視覺數字化目前應用于服裝類電商產品詳情頁面，以及線下門店的智能屏幕終端、企業官網、APP、微商城等非商品詳情的區域。

計算機視覺，圖象處理，圖像分析，機器人視覺和機器視覺是彼此緊密關聯的學科。如果你翻開帶有上面這些名字的教材，你會發現在技術和應用領域上他們都有著相當大部分的重疊。這表明這些學科的基礎理論大致是相同的，甚至讓人懷疑他們是同一學科被冠以不同的名稱。然而，各研究機構，學術期刊，會議及公司往往把自己特別的歸為其中某一個領域，于是各種各樣的用來區分這些學科的特征便被提了出來。下面將給出一種區分方法，盡管并不能說這一區分方法完全準確。從圖像中發現特定的情況內容。

計算機視覺可以而且應該根據計算機系統的特點來進行視覺信息的處理。但是，人類視覺系統是迄今為止，人們所知道的功能**強大和完善的視覺系統。如在以下的章節中會看到的那樣，對人類視覺處理機制的研究將給計算機視覺的研究提供啟發和指導。因此，用計算機信息處理的方法研究人類視覺的機理，建立人類視覺的計算理論。這方面的研究被稱為計算視覺（Computational Vision）。計算視覺可被認為是計算機視覺中的一個研究領域。人類正在進入信息時代，計算機將越來越***地進入幾乎所有領域。圖像跟蹤：跟蹤運動的物體。浦東新區品牌數字視覺設計好處

人類正在進入信息時代，計算機將越來越進入幾乎所有領域。奉賢區創新數字視覺設計供應商家

其他應用領域包括：（1）支持視覺***制作的電影和廣播，例如，攝像頭跟蹤（運動匹配）。（2）監視。視覺是各個應用領域，如制造業、檢驗、文檔分析、醫療診斷，和***等領域中各種智能/自主系統中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先進國家，例如美國把對計算機視覺的研究列為對經濟和科學有***影響的科學和工程中的重大基本問題，即所謂的重大挑戰（grand challenge）。計算機視覺的挑戰是要為計算機和機器人開發具有與人類水平相當的視覺能力。機器視覺需要圖象信號，紋理和顏色建模，幾何處理和推理，以及物體建模。一個有能力的視覺系統應該把所有這些處理都緊密地集成在一起。作為一門學科，計算機視覺開始于60年代初，但在計算機視覺的基本研究中的許多重要進展是在80年代取得的。計算機視覺與人類視覺密切相關，對人類視覺有一個正確的認識將對計算機視覺的研究非常有益。為此我們將先介紹人類視覺。奉賢區創新數字視覺設計供應商家

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