计算机视觉_中科院

数据挖掘简介

数据挖掘综述

数据挖掘综述摘要：数据挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。数据挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明数据挖掘产生的背景，数据挖掘的步骤和基本技术是什么，然后介绍数据挖掘的算法和主要应用领域、国内外发展现状以及发展趋势。关键词：数据挖掘，算法，数据库 ABSTRACT：Data mining is a relatively new database technology, it is based on database, which is constituted by a large number of data coming from daily accumulation, and find potential, valuable information - called knowledge from it, used to support decision-making. Data mining is a database application technology, this article first outlines, expounds the background of data mining , the steps and basic technology, then data mining algorithm and main application fields, the domestic and foreign development status and development trend. KEY WORDS: data mining ,algorithm, database 数据挖掘产生的背景上世纪九十年代．随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。信息爆炸时代．海量信息给人们带来许多负面影响，最主要的就是有效信息难以提炼。过多无用的信息必然会产生信息距离(the Distance of Information-state Transition，信息状态转移距离，是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度。简称DIST或DIT)和有用知识的丢失。这也就是约翰·内斯伯特(John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息．以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。数据挖掘的步骤在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊的实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步的进行数据挖掘工作。比如SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。数据挖掘过程模型步骤主要包括：1定义商业问题；2建立数据挖掘模型；3分析数据；4准备数据；5建立模型；6评价模型；7实施。 1定义商业问题。在开始知识发现之前最先的同时也是最重要的要求就是了

数据挖掘复习章节知识点整理

数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。挖掘流程： 1.学习应用域 2.目标数据创建集 3.数据清洗和预处理 4.数据规约和转换 5.选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类） 6.选择挖掘算法 7.找寻兴趣度模式 8.模式评估和知识展示 9.使用挖掘的知识概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总；（2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较；（3）数据特征化和比较来得到。关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。第二章数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。集成的：多个异构数据源。时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。江西理工大学

空间网络的数据挖掘和应用 (1)

络中所包含的内在科学规律，学者们结合空间数据挖掘等方法展开了相应的研究。空间网络的特征空间网络是节点位于具有度量的空间上的网络，一般来说是二维空间，通常的度量方式是欧式距离[2]。在这些网络中，节点包含了位置信息，连接边包含了距离或者是空间关系信息。例如在社交网络中，节点包含了该个体的位置信息，连接边长包含了朋友间的地理距离信息；又如在城市路网中，如果将路段看作节点，若路段与路段之间有交叉口，则两点相连，这时连接边就包含了空间相邻关系。空间网络的连接不一定是嵌入空间的，例如社交网络、航空网络，因此它不等同于平面网络，但是很多空间网络却具有平面性，例如公路网、铁路网、电力网等。学者们从图论的角度对空间网络进行研究，发现许多空间网络具有复杂网络的特征。例如对印度铁路和航空网络的分析均发现了网络的小世界属性[3,4]；对城市路网和城市交通流的研究发现了城市交通的幂律分布，交通最繁忙的20%街道承载了80%的交通流[5,6]。由于这些空间现象中存在着复杂网络的特征，人们开始用复杂网络的方法解决空间网络的问题。克鲁奇蒂(Cru-citti)等人研究了不同城市路网的四种中心性指标，发现用这四种中心性指标能够反映城市的结构，而且可以通过中心性指标的分级聚类判断城市的规划和组织模式——自组织的城市具有复杂网络的无标度特征，而有规划的城市没有这样的特征[7]。对中国航空网络中心性以及客流量的研究发现，航空网络中城市的中心性和吸引力与城市的人口、社会经济指标高度相关[8,9]。与一般的复杂网络相比，空间网络还具有独特的空间上的特征。在这些网络中节点之间的距离与它们的连接强度有关，因而对网络的拓扑属性有重要的影响。2011年手机照片社交网络软件Color提出了“弹性社交网络”这一新概念（参见Mobile 2.0网引言在我们生存的空间，事物之间密不可分的联系好似千丝万缕将其连接起来，形成各种巨大的网络。长久以来，大量探索自然的研究都是将整个世界不断地拆分，去分析理解各个部件，却不知道如何再把它们组装起来[1]。我们似乎往往是知道了方方面面的知识，却依然对整个系统一无所知。究其原因是我们忽视了对事物间连接关系的研究。专门研究连接关系的理论——复杂网络，恰好为从表面看来杂乱无章的复杂系统提供了有力有效的分析方法。很多复杂网络都是构建在地理空间之中的。最典型的是交通网络，如城市路网、航线网络、铁路网络，还有社交网络、手机通讯网络等。基于托普勒地理学第一定律(Tobler’s First Law of Geography)：越接近的事物越相关。涉及到地理现象和人类活动时，复杂网络表现出空间上的相关性或随距离变化的特征。为了能够清晰地诠释这类空间复杂网许　珺　陈　娱　徐敏政中国科学院地理科学与资源研究所空间网络的数据挖掘和应用关键词：空间网络　数据挖掘　异构信息网

计算机视觉技术

目录 1立体视觉 (1) 1.1计算机视觉技术 (1) 2立体视觉技术 (3) 2.1双目立体视觉技术 (3) 致谢 (8) 附录： (9)

立体视觉我的毕业论文排版样文 1立体视觉 1.1计算机视觉技术计算机视觉既是工程领域也是科学领域中的一个富有挑战性的重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中，其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学和认知科学等[18]。视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断和军事等领域中各种智能自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。“计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图像信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起[19]。”作为一门学科，计算机视觉开始于60 年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80 年代取得的。现在计算机视觉已成为一门不同于人工智能、图象处理、模式识别等相关领域的成熟学科[20]。不少学科的研究目标与计算机视觉相近。这些学科包括图像处理、图像识别、景物分析、图像理解等。由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重叠。为了清晰起见，把这些与计算机视觉有关的学科从研究目标和方法角度加以归纳[21]。（1）图像处理图像处理技术把输入图像转换成具有所希望特性的另一幅图像。例如，可通过处理使输出图像有较高的信噪比，或通过增强处理突出图像的细节，以便于操作员的检验。在计算机视觉研究中经常利用图像处理技术进行预处理和特征抽取。（2）图像识别图像识别技术根据从图像抽取的统计特性或结构信息，把图像分成预定的类别。在计算机视觉中图像识别技术经常用于对图像中的某些部分(例如分割区域)的识别和分类。第 1 页（共9页）

中国科学院计算技术研究所攻读博士学位研究生培养方案

中国科学院计算技术研究所攻读博士学位研究生培养方案（2010年10月）一、培养目标 1、拥护党的基本路线和方针政策，热爱祖国，遵纪守法，具有良好的职业道德和敬业精神，具有科学严谨和求真务实的学习态度和工作作风，弘扬“科研为国分忧，创新与民造福”的价值理念。 2、掌握本学科坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识；具有严谨的治学态度、理论与实践相结合的科学方法和作风；熟练掌握一～两门外国语。 3、具有独立从事科学研究或独立担负专门技术研发工作的能力；了解本专业领域学科发展前沿和动向；具有团结协作精神，能在工程技术或科学理论方面做出创新性成果。 4、具有良好的身体和心理素质。二、研究方向本方案适用于本所“计算机科学与技术”一级学科所有专业的博士研究生培养。三、学习年限博士生的学习年限为3～6年。硕博连读研究生在转博后学习年限同博士生。四、培养方式 1、博士生的培养方式以科学研究工作为主，重点培养博士生独立从事学术研究工作的能力，并使博士生通过完成一定学分的课程学习，包括跨学科课程的学习，系统掌握所在学科领域的理论和方法，拓宽知识面，提高分析问题和解决问题的能力。使博士生在掌握坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识的基础上，学会进行创造性的研究工作所必须的科学工作方法，培养严谨的科学作风。 2、博士生的培养工作由导师负责,并实行导师个别指导或导师负责与指导小组集体培养相结合的指导方式。鼓励跨学科、跨专业聘请有关专家参加指导小组，以利于拓宽知识领域，开阔研究思路，发展交叉边缘学科。 3、导师应与博士生定期交流，关心博士生的思想品德、业务能力和综合素质。促进博士生德、智、体全面发展。研究生所在的党支部、辅导员和导师要积极帮助和关心学生的思想进步和政治成长，有针对性地开展集体主义、爱国主义教育。五、培养环节博士生的培养主要包括以下环节：制定个人培养计划、课程学习、必修环节及论文

神经网络在数据挖掘中的应用

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神经网络在数据挖掘中的应用摘要：给出了数据挖掘方法的研究现状,通过分析当前一些数据挖掘方法的局限性,介绍一种基于关系数据库的数据挖掘方法——神经网络方法,目前,在数据挖掘中最常用的神经网络是ＢＰ网络。在本文最后，也提出了神经网络方法在数据挖掘中存在的一些问题．关键词：BＰ算法;神经网络;数据挖掘１．引言在“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代,人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。数据挖掘技术应运而生。并显示出强大的生命力。和传统的数据分析不同的是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所得到的信息具有先未知，有效性和实用性三个特征。它是从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据；规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来;规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘在自身发展的过程中，吸收了数理统计、数据库和人工智能中的大量技术。作为近年来来一门处理数据的新兴技术，数据挖掘的目标主要是为了帮助决策者寻找数据间潜在的关联(Rｅｌation），特征(Pattern)、趋势(Tｒend)等，发现被忽略的要素，对预测未来和决策行为十分有用。数据挖掘技术在商业方面应用较早，目前已经成为电子商务中的关键技术。并且由于数据挖掘在开发信息资源方面的优越性,已逐步推广到保险、医疗、制造业和电信等各个行业的应用。数据挖掘(Dａta Ｍiｎing)是数据库中知识发现的核心，形成了一种全新的应用领域。数据挖掘是从大量的、有噪声的、随机的数据中，识别有效的、新颖的、有潜在应用价值及完全可理解模式的非凡过程。从而对科学研究、商业决策和企业管理提供帮助。数据挖掘是一个高级的处理过程,它从数据集中识别出以模式来表示的知识。它的核心技术是人工智能、机器学习、统计等，但一个ＤM系统不是多项技术的简单组合,而是一个完整的整体，它还需要其它辅助技术的支持，才能完成数据采集、预处理、数据分析、结果表述这一系列的高级处理过程。所谓高级处理过程是指一个多步骤的处理过程,多步骤之间相互影响、反复调整,形成一种螺旋式上升过程。最后将分析结果呈现在用户面前。根据功能，整个DM系统可以大致分为三级结构。神经网络具有自适应和学习功能，网络不断检验预测结果与实际情况是否相符。把与实际情况不符合的输入输出数据对作为新的样本，神经网络对新样本进行动态学习并动态改变网络结构和参数,这样使网络适应环境或预测对象本身结构和参数的变化，从而使预测网络模型有更强的适应性,从而得到更符合实际情况的知识和规则，辅助决策者进行更好地决策。而在ANN的

计算机视觉复习题

《计算机视觉》复习题 1、利用MFC及OpenCV 库函数编写对话框程序，添加按钮实现图像读入、图像阈值分割、边缘提取等功能（至少实现三个以上功能）。（考前做好并用A4纸打印，考试当天带来）为旋转不变算子，即当图像()v,u f旋转后，计算值在对应点保持不变。 2、证明Laplace算子理论 3、计算机视觉研究的目的是什么？它和图像处理及计算机图形学的区别和联系是什么？从20世纪50年代末开始，计算机开始被作为实现人类智能和人类感知的工具，借助计算机人类第一次可以象借助机械实现对体力的延伸一样实现对脑力和感知能力的延伸。对人类视觉感知能力的计算机模拟导致了计算机视觉的产生。计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来替代大脑完成处理和解释。计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论。具体地讲，计算机视觉要达到的基本目的有以下几个：根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的距离；根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的运动参数；根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的表面物理特征；根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区域的投影图像。简单来说，计算机视觉要达到的最终目的是实现利用计算机对三维景物世界的理解，即实现人的视觉系统的某些功能。从本质上来讲，计算机视觉研究就是利用二维投影图像来重构三维物体的可视部分。计算机视觉和图像处理及计算机图形学的区别和联系：区别：图像处理（image processing）通常是把一幅图像变换为另外一幅图像。它输入的是图像，输出的也是图像。Photoshop中对一幅图像应用滤镜就是典型的一种图像处理。常见操作有模糊、灰度化、增强对比度。计算机图形学（Computer Graphics）是借助计算机来研究图形表达、处理图像、显示生成的学科。，主要通过几何基元，如线、圆和自由曲面等，来生成图像，属于图像综合。输入的是对虚拟场景的描述，通常为多边形数组，输出的是图像，即二维像素数组。

中科院数据挖掘作业2

HW2 Due Date: Nov. 23 Submission requirements: Please submit your solutions to our class website. Only hand in what is required below. Part I: written assignment 1. a) Compute the Information Gain for Gender, Car Type and Shirt Size. b) Construct a decision tree with Information Gain. 2. (a) Design a multilayer feed-forward neural network (one hidden layer) for the data set in Q1. Label the nodes in the input and output layers. (b) Using the neural network obtained above, show the weight values after one itera tion of the back propagation algorithm, given the training instance “(M,

Family, Small)". Indicate your initial weight values and biases and the learning rate used. 3. a) Suppose the fraction of undergraduate students who smoke is 15% and the fraction of graduate students who smoke is 23%. If one-?fth of the college students are graduate students and the rest are undergraduates, what is the probability that a student who smokes is a graduate student? b) Given the information in part (a), is a randomly chosen college student more likely to be a graduate or undergraduate student? c) Suppose 30% of the graduate students live in a dorm but only 10% of the undergraduate students live in a dorm. If a student smokes and lives in the dorm, is he or she more likely to be a graduate or undergraduate student? You can assume independence between students who live in a dorm and those who smoke. 4. Suppose that the data mining task is to cluster the following ten points (with(x, y, z) representing location) into three clusters: A1(4,2,5), A2(10,5,2), A3(5,8,7), B1(1,1,1), B2(2,3,2), B3(3,6,9), C1(11,9,2),C2(1,4,6), C3(9,1,7), C4(5,6,7) The distance function is Euclidean distance. Suppose initially we assign A1,B1,C1 as the center of each cluster, respectively. Use the K-Means algorithm to show only (a) The three cluster center after the first round execution (b) The final three clusters Part II: Lab Question 1 Assume this supermarket would like to promote milk. Use the data in “transactions” as training data to build a decision tree (C5.0 algorithm) model to predict whether the customer would buy milk or not. 1. Build a decision tree using data set “transaction s” that predicts milk as a function of the other fields. Set the “type” of each field to “Flag”, set the “direction” of “milk” as “out”, set the “type” of COD as “Typeless”, select “Expert” and set the “pruning severity” to 65, and set the “minimum records per child branch” to be 95. Hand-in: A figure showing your tree. 2. Use the model (the full tree generated by Clementine in step 1 above) to make a predic tion for each of the 20 customers in the “rollout” data to determine whether the customer would buy milk. Hand-in: your prediction for each of the 20 customers. 3. Hand-in: rules for positive (yes) prediction of milk purchase identified from the decision tree (up to the fifth level. The root is considered as level 1). Compare with the rules generated by Apriori in Homework 1, and submit your brief comments on the rules (e.g., pruning effect)

计算机视觉领域的一些牛人博客

/************ 本文转载自csdn：https://www.360docs.net/doc/8618352372.html,/carson2005/ ************/ 希望对iprai的童鞋有所参考 ;-) ===================================== cut line =========================== 以下链接是本人整理的关于计算机视觉（ComputerVision, CV）相关领域的网站链接，其中有CV牛人的主页，CV研究小组的主页，CV领域的paper,代码，CV领域的最新动态，国内的应用情况等等。打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站，多了解一些CV的具体应用。搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态、招生情况等。总之，我认为，知识只有分享才能产生更大的价值，真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助。（1）Google Research；https://www.360docs.net/doc/8618352372.html,/index.html （2）MIT博士，汤晓欧学生林达华；https://www.360docs.net/doc/8618352372.html,/dhlin/index.html （15）南加州大学CV实验室；https://www.360docs.net/doc/8618352372.html,/USC-Computer-Vision.html （16）卡内基梅隆大学CV主页；https://www.360docs.net/doc/8618352372.html,/afs/cs/project/... ision. html （17）微软CV研究员Richard Szeliski；https://www.360docs.net/doc/8618352372.html,/en-us/um/peo ple/szeliski/ （18）微软亚洲研究院计算机视觉研究组；https://www.360docs.net/doc/8618352372.html,/en-us/grou ps/vc/ （19）微软剑桥研究院ML与CV研究组；https://www.360docs.net/doc/8618352372.html,/en-us/gro... fault.aspx （20）研学论坛；https://www.360docs.net/doc/8618352372.html,/ （21）美国Rutgers大学助理教授刘青山；https://www.360docs.net/doc/8618352372.html,/~qsliu/

计算机视觉基础复习

第一章PPT P11 什么是计算机视觉采用计算机实现人类视觉功能，让计算机理解图像和视频。 P12 计算机视觉与图像处理的区别 ?数字图像处理图像/视频-> 图像/视频（图像变换、图像滤波、图像复原、图像压缩、…）?计算机视觉图像/视频-> 模型（二维基素图-> 2.5维要素图-> 三维模型表征） P14-20 计算机视觉中存在哪些难点和挑战挑战：外观、大小和形状；复杂姿态/运动；复杂和不可预测的行为；噪声和遮挡；外观变化；上下文间依赖性；视点变化 P23-28 图像中存在哪些计算机视觉线索深度线索：直线透视；空间透视远近顺序线索：遮挡形状线索：纹理梯度形状和光照线索：阴影位置和光照线索：投影 P30-46 计算机视觉有哪些典型应用 OCR（光学字符识别）、智能交通、人脸检测、表情识别、多视点三维重建、基于视觉的生物识别、辅助驾驶、无人驾驶汽车、基于视觉的人机交互、智能机器人、工业机器人 P48 CCD/CMOS传感器的成像原理：光电转换 P49-54 采样与量化影响图像的哪些属性采样影响图像空间分辨率；量化影响图像幅度分辨率（灰度） P61 图像坐标系左上角为坐标原点 P75-78 习题1.2 P19 答：计算机通过图像和视频对客观世界的感知、识别和理解；对场景进行解释和描述；根据对场景的解释和描述制定行为规划。第三章PPT P11 薄透镜成像模型

P17-21 射影几何中哪些物理信息丢失和保留了？丢失信息：长度、角度保留信息：直线特性、交比不变性 P22-24 灭点和灭线的概念场景中的平行线投影到图像平面后，会聚于“灭点” 灭线：灭点的集合 P46-49 像机成像过程中包含了哪些内参和外参？

大数据背景下数据挖掘技术的应用

《计算机科学与技术前沿》课程论文大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日题目学院学号姓名指导老师日期

大数据背景下数据挖掘技术的应用摘要当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用

Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology．【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining

数据挖掘技术在网络安全中的运用

数据挖掘技术在网络安全中的运用随着网络技术的发展，无时无刻都在产生大量的数据，网络资源则愈发呈现出异构性和动态性，传统的网络管理技术难以满足对大型复杂网络管理的需要，但是我们却缺乏高效的工具可以从其中挖掘出有价值的知识，为网络管理引入高效准确的方法愈发紧迫。在网络管理中引入数据挖掘技术，将网络中的海量数据抽取、转换、集成为所需数据，提供相关分析综合技术，为决策者和分析人员及时、准确地对数据资源进行全局综合分析，从中挖掘出有用的知识，高效地实现对网络的综合管理。将数据挖掘技术引入到网络管理系统中，可以构建智能的、高效的网络管理系统。数据挖掘的引入与发展已经成为发展智能网络管理系统的一个必然趋势。数据挖掘的定义数据挖掘(Data Mining)，是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程[1]。数据挖掘技术是面向应用的，它不仅面向特定数据库的简单检索查询调用，而且要对这些数据进行深入的统计、分析和推理，发掘数据问的相互关系，完成从业务数据到决策信息的转换。在人工智能领域，数据挖掘又被称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。数据挖掘的功能数据挖掘的功能包括分类（Classification）、估值（Estimation）、预言（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚集（Clustering）、描述和可视化（Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频)等七种。以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘和间接数据挖掘。直接数据挖掘的目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。间接数据挖掘的目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘。

计算机视觉在各个方面的应用

计算机视觉在各个方面的应用摘要计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。关键词：图像处理，模式识别，图像理解。正文 1.1序言计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算计科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。所需要的知识储备以及相关课程如下，图1-1 图1-2

1.1.2 现阶段的形式视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的图1-3计算机视觉与其他领域的关系研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。 1.1.3 简单原理计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重

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