大数据应用基础图像数据.pptx

这篇文档主要介绍了大数据在图像数据应用中的基础知识，重点关注了计算机视觉、图像处理技术和深度学习在这一领域的应用。以下是一些关键知识点的详细说明： 1. 计算机视觉：计算机视觉是通过图像处理和机器学习技术，从图像中提取特征并进行分析。这包括识别颜色、形状、物体等，用于图片的聚类、分类和搜索。 2. 图像处理技术： - 图像压缩：减少图像数据量，便于存储和传输。 - 图像增强与复原：提高图像质量，使其更清晰。 - 图像分割：提取图像中有意义的部分，如边缘和区域。 - 图像融合：结合多张图像信息，生成新的综合图像。 3. 人脸识别技术：例如Emotient、Affectiva、Face++等，能够识别人脸表情、识别相似人脸，甚至检测疲劳驾驶。这些技术广泛应用于安全、身份验证和娱乐领域。 4. 物品识别：Camfind、百度轻拍等应用能识别物品并提供相关信息，如名称、价格、评论等。此外，它们还能用于购物比价、内容链接、商品检索等。 5. 文字识别与翻译：Viscovery、旷视科技等可以识别外语文字并提供翻译，学习宝能解决数学题，这些功能大大增强了信息获取的便捷性。 6. 深度学习在图像应用中的作用：许多公司如百度、Orbeus、旷视科技等采用深度学习技术，提升图像识别和搜索的精度，如以图搜图、自动图像分类、生成诗歌等。 7. 基础服务：基于深度学习的图片搜索和自动分类使得图片管理和搜索更加智能化，例如百度和谷歌的图像搜索技术，以及Orbeus、Madbits、百度云的图像标签和归类。 8. 图像输入来源：除了手机摄像头，还有谷歌眼镜、百度眼镜等设备，为图像数据的收集提供了更多可能。 大数据在图像数据应用中的核心是通过计算机视觉和深度学习技术，将图像数据转化为可分析、可理解的信息，服务于多种应用场景，包括但不限于人脸识别、物品识别、文字识别和翻译、图像搜索和分类等。随着技术的发展，这些应用将进一步深化，对人们的生活和工作带来更大的便利。