計(jì)算機(jī)視覺(jué)，圖象處理，圖像分析，機(jī)器人視覺(jué)和機(jī)器視覺(jué)是彼此緊密關(guān)聯(lián)的學(xué)科。如果你翻開帶有上面這些名字的教材，你會(huì)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。這表明這些學(xué)科的基礎(chǔ)理論大致是相同的，甚至讓人懷疑他們是同一學(xué)科被冠以不同的名稱。然而，各研究機(jī)構(gòu)，學(xué)術(shù)期刊，會(huì)議及公司往往把自己特別的歸為其中某一個(gè)領(lǐng)域，于是各種各樣的用來(lái)區(qū)分這些學(xué)科的特征便被提了出來(lái)。下面將給出一種區(qū)分方法，盡管并不能說(shuō)這一區(qū)分方法完全準(zhǔn)確。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。寶山區(qū)提供數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)便捷

數(shù)據(jù)可視化，是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺(jué)表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)研究。其中，這種數(shù)據(jù)的視覺(jué)表現(xiàn)形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來(lái)的信息，包括相應(yīng)信息單位的各種屬性和變量。它是一個(gè)處于不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地?cái)U(kuò)大。主要指的是技術(shù)上較為高級(jí)的技術(shù)方法，而這些技術(shù)方法允許利用圖形、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及用戶界面，通過(guò)表達(dá)、建模以及對(duì)立體、表面、屬性以及動(dòng)畫的顯示，對(duì)數(shù)據(jù)加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術(shù)方法相比，數(shù)據(jù)可視化所涵蓋的技術(shù)方法要***得多。上海本地?cái)?shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)便捷通過(guò)對(duì)視覺(jué)設(shè)計(jì)（海報(bào)，詳情頁(yè)等）中的設(shè)計(jì)元素的拆分，基于動(dòng)態(tài)的HTML圖層疊加來(lái)模擬圖文設(shè)計(jì)的全過(guò)程。

另一方面，F(xiàn)rits H. Post (2002)則從計(jì)算機(jī)科學(xué)的視角，將這一領(lǐng)域劃分為如下多個(gè)子領(lǐng)域：1、可視化算法與技術(shù)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(shù)方法6、交互技術(shù)方法與體系架構(gòu)數(shù)據(jù)可視化的成功，應(yīng)歸于其背后基本思想的完備性。依據(jù)數(shù)據(jù)及其內(nèi)在模式和關(guān)系，利用計(jì)算機(jī)生成的圖像來(lái)獲得深入認(rèn)識(shí)和知識(shí)。其第二個(gè)前提就是利用人類感覺(jué)系統(tǒng)的廣闊帶寬來(lái)操縱和解釋錯(cuò)綜復(fù)雜的過(guò)程、涉及不同學(xué)科領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集以及來(lái)源多樣的大型抽象數(shù)據(jù)**的模擬。這些思想和概念極其重要，對(duì)于計(jì)算科學(xué)與工程方法學(xué)以及管理活動(dòng)都有著精深而又***的影響。《Data Visualization: The State of the Art》（意為“數(shù)據(jù)可視化：前列技術(shù)水平”）一書當(dāng)中重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了各種應(yīng)用領(lǐng)域與它們各自所特有的問(wèn)題求解可視化技術(shù)方法之間的相互作用。

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。自體運(yùn)動(dòng)：監(jiān)測(cè)攝像機(jī)的三維剛性運(yùn)動(dòng)。

數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘是指對(duì)大量數(shù)據(jù)加以分類整理并挑選出相關(guān)信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘通常為商業(yè)智能組織和金融分析師所采用；不過(guò)，在科學(xué)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘也越來(lái)越多地用于從現(xiàn)代實(shí)驗(yàn)與觀察方法所產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)集之中提取信息。數(shù)據(jù)挖掘被描述為“從數(shù)據(jù)之中提取隱含的，先前未知的，潛在有用信息的非凡過(guò)程”，以及“從大型數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)庫(kù)之中提取有用信息的科學(xué)”。與企業(yè)資源規(guī)劃相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘是指對(duì)大型交易數(shù)據(jù)集進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和邏輯分析，從中尋找可能有助于決策制定工作的模式的過(guò)程。電商數(shù)據(jù)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)。上海本地?cái)?shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)便捷

這表明這些學(xué)科的基礎(chǔ)理論大致是相同的，甚至讓人懷疑他們是同一學(xué)科被冠以不同的名稱。寶山區(qū)提供數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)便捷

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)。寶山區(qū)提供數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)便捷

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