數據可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。但是，這并不就意味著數據可視化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復雜。為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭并進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特征，從而實現對于相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。然而，設計人員往往并不能很好地把握設計與功能之間的平衡，從而創造出華而不實的數據可視化形式，無法達到其主要目的，也就是傳達與溝通信息。鑒別：識別辨認單一物體本身。例如：某一人臉的識別，某一指紋的識別。浦東新區本地數字視覺設計供應商

數據采集數據采集（有時縮寫為DAQ或DAS），又稱為“數據獲取”或“數據收集”，是指對現實世界進行采樣，以便產生可供計算機處理的數據的過程。通常，數據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。數據采集系統的組成元件當中包括用于將測量參數轉換成為電信號的傳感器，而這些電信號則是由數據采集硬件來負責獲取的。數據分析數據分析是指為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據分析與數據挖掘密切相關，但數據挖掘往往傾向于關注較大型的數據集，較少側重于推理，且常常采用的是**初為另外一種不同目的而采集的數據。在統計學領域，有些人將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重于在數據之中發現新的特征，而驗證性數據分析則側重于已有假設的證實或證偽。奉賢區本地數字視覺設計聯系方式基于內容的圖像提取：在巨大的圖像中尋找包含指定內容的所有圖片。

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。

為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭并進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特征，從而實現對于相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。然而，設計人員往往并不能很好地把握設計與功能之間的平衡，從而創造出華而不實的數據可視化形式，無法達到其主要目的，也就是傳達與溝通信息。數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。當前，在研究、教學和開發領域，數據可視化乃是一個極為活躍而又關鍵的方面。“數據可視化”這條術語實現了成熟的科學可視化領域與較年輕的信息可視化領域的統一。模式識別技術根據從圖象抽取的統計特性或結構信息，把圖像分成予定的類別。

關于數據可視化的適用范圍，存在著不同的劃分方法。一個常見的關注焦點就是信息的呈現。邁克爾·弗蘭德利(2008)，提出了數據可視化的兩個主要的組成部分：統計圖形和主題圖。《Data Visualization: Modern Approaches》（意為“數據可視化：現代方法”）(2007)，概括闡述了數據可視化的下列主題 ：1、思維導圖2、新聞的顯示3、數據的顯示4、連接的顯示5、網站的顯示6、文章與資源7、工具與服務所有這些主題全都與圖形設計和信息表達密切相關。支持視覺制作的電影和廣播，例如，攝像頭跟蹤（運動匹配）。寶山區本地數字視覺設計聯系人

在計算機視覺中模式識別技術經常用于對圖象中的某些部分，例如分割區域的識別和分類。浦東新區本地數字視覺設計供應商

6）相互作用，例如，當輸入到一個裝置，用于計算機人的交互；（7）自動檢測，例如，在制造業的應用程序。（8）自動汽車駕駛 [3]（9）面部識別 [4]其中**突出的應用領域是醫療計算機視覺和醫學圖像處理。這個區域的特征的信息從圖像數據中提取用于使患者的醫療診斷的目的。通常，圖像數據是在顯示顯微鏡圖像，X射線圖像，血管造影圖像，超聲圖像和斷層圖像。可以從這樣的圖像數據中提取的一個例子是檢測**，***或其他惡性變化。它也可以是***的尺寸，血流量等。這種應用領域還支持通過提供醫學研究的測量。浦東新區本地數字視覺設計供應商

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