大家好，今天来为大家解答图像处理与模式识别这个问题的一些问题点，包括图像处理与模式识别就业也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
图像处理与模式识别的研究对象
这个。。。用人单位肯定比一般写MIS的公司少，
我看市面上有几个方向：
1）OCR----印刷体识别应该比较成熟了，手写体识别有前景，但是比较难，
2）车牌识别----做得好的公司不多，尤其是实时识别和噪声、特殊情况的处理，
3）生物识别----指纹、虹膜等等，目前比较热门，
4）计算机输入设备的配套处理软件----扫描仪、数码相机、摄像头等等的配套软件，还有不少工作可作，
5）工程项目----这个比较杂，象一代身份证识别、银行票据识别、数字水印加工识别等等，都不是小项目（要有关系、有技术才能做）
6）和其他专业配合----主要是把思路和算法用在其他专业中，象数据挖掘、预测等等，但是要有其他专业知识。
数字图像处理与模式识别 和 图形图像设计的区别
1、数字图像处理（DigitalImageProcessing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。详细在这http://baike.baidu.com/view/286846.htm
2、模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。详细在这http://baike.baidu.com/view/603117.htm
3、图形图像分矢量图形和秩量图形，狭义讲是对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果或突出目标的图形图像处理的过程，这也就是和数字图像是一样的概念，不过现在图形图像具体到部分软件设计（如3DMS、PS等等）。
总之都是电脑的科技创新，都是用电脑给人类工作；数字图像是图形图像的总称，图形图像是数字图像的一个分支；模式识别就是人工智能，代替部分人脑工作。
图像处理、计算机视觉、机器学习与模式识别的联系与区别
图像处理、计算机视觉、机器学习和模式识别都是人工智能领域中的重要分支，它们有很多联系和区别。
联系：
都是处理数据的技术：这四个领域都是涉及到对数据的处理、分析和识别，通过算法和技术的不断进步，能够不断提高处理数据的效率和准确性。
都涉及到数学、统计和编程技能：这些领域都需要使用数学、统计和编程技能，对数据进行处理和分析。
都能应用于人工智能领域：这些领域都是人工智能领域的重要分支，能够应用于智能机器人、自动驾驶、安防监控、医疗影像、智能家居等多个领域。
区别：
目的不同：图像处理的主要目的是对图像进行增强、去噪、压缩等处理；计算机视觉的主要目的是通过图像识别、目标检测等技术对图像进行分析；机器学习的主要目的是对数据进行学习和预测；模式识别的主要目的是识别数据的模式。
方法不同：图像处理采用数字信号处理的方法，计算机视觉采用图像处理和模式识别的方法，机器学习采用统计学和概率论的方法，模式识别则采用模式匹配和分类器的方法。
数据类型不同：图像处理和计算机视觉主要处理图像和视频等数据，机器学习和模式识别则主要处理非图像数据。
应用场景不同：图像处理和计算机视觉主要应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像等领域；机器学习主要应用于推荐系统、金融风控、自然语言处理等领域；模式识别主要应用于语音识别、人脸识别、手写数字识别等领域。
总之，这四个领域虽然有很多相似之处，但是它们的目的、方法、数据类型和应用场景等存在很多差异。在实际应用中，需要根据具体的问题和需求选择合适的技术和方法。
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