網(wǎng)友解答: 我的研究方向主要是圖像處理這一塊，圖像處理是將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)并利用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理，早期數(shù)字圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對(duì)象，以改善人的視覺效果為目的。

我的研究方向主要是圖像處理這一塊，圖像處理是將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)并利用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理，早期數(shù)字圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對(duì)象，以改善人的視覺效果為目的。目前該技術(shù)已廣泛用于科學(xué)研究、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生物醫(yī)學(xué)工程、航空航天、軍事、工業(yè)、機(jī)器人產(chǎn)業(yè)、政府職能機(jī)關(guān)文化文藝等多領(lǐng)域。圖像處理領(lǐng)域有很多細(xì)分領(lǐng)域，如機(jī)器視覺，醫(yī)療圖像處理，遙感圖像處理，計(jì)算機(jī)圖像處理，圖像搜索（機(jī)器學(xué)習(xí)）等?，F(xiàn)在很多公司和行業(yè)都在招聘圖像處理/模式識(shí)別方向的人才，比如：

1. 人臉檢測識(shí)別（門禁、銀行、刑偵等）

2. 智能駕駛（百度、華為、汽車研究院等）

3. 智能安防（?？?、大華等）

4. 醫(yī)學(xué)圖像處理（國外的siemens、GE，國內(nèi)的聯(lián)影醫(yī)療、邁瑞醫(yī)療、東軟醫(yī)療）

5. AR/VR（百度、小米等）

還有一些比如圖像搜索方向，這方面公司有微軟、google、yahoo和百度等；視頻編解碼方向，像諾基亞和pixelworks以及視頻網(wǎng)站(優(yōu)酷網(wǎng)?土豆網(wǎng)等)；智能家庭、智能家居方面等等。

數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中自動(dòng)搜索隱藏于其中的有著特殊關(guān)系性（屬于Association rule learning）的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識(shí)別等諸多方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。全世界每天都有幾十億人使用計(jì)算機(jī)、平板電腦、手機(jī)和其它數(shù)字設(shè)備產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。在這個(gè)各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域都已經(jīng)被數(shù)據(jù)給滲透，數(shù)據(jù)已成為非常重要的生產(chǎn)因素的大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)于大數(shù)據(jù)的處理和挖掘?qū)⒁馕吨乱徊ǖ纳a(chǎn)率不斷增長和消費(fèi)者盈余浪潮的到來。當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預(yù)測)，農(nóng)業(yè)(行業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)測)，網(wǎng)絡(luò)日志(網(wǎng)頁定制)，銀行(客戶欺詐),電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫(yī)藥等方面。

我的研究方向主要是圖像處理/計(jì)算機(jī)視覺，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘方向不是很了解，但身邊好多同學(xué)和朋友從事這一行業(yè)，前景也不錯(cuò)。我當(dāng)初選擇圖像處理方向就是覺得前景不錯(cuò)，從就業(yè)來看，圖像處理方向也比較好就業(yè)，好多公司招聘這個(gè) ，薪資待遇也比較高。有需要的話可以交流圖像處理方向，數(shù)據(jù)挖掘方向還需要多方面咨詢和選擇，以上僅代表個(gè)人觀點(diǎn)。

現(xiàn)在的deeplearning用在圖像處理效果很好。但也隨著數(shù)據(jù)本身的限制快達(dá)到天花板了，深度學(xué)習(xí)之所以會(huì)發(fā)展，大部分程度得益于數(shù)據(jù)。學(xué)術(shù)界開始著眼于多模態(tài)處理，把文本信息和視頻音頻信息加入做AI，所以去做多媒體吧，把dl,RL這樣的武器拿過去用