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计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何使计算机从图像和视频中获取信息，进而实现对视觉世界的理解和处理，随着深度学习等技术的快速发展，计算机视觉在各个领域得到了广泛应用，并非所有与图像和视频处理相关的研究都属于计算机视觉的范畴，本文将探讨一项不属于计算机视觉研究范畴的研究——深度学习在金融市场预测中的应用。
计算机视觉的研究范畴
计算机视觉的研究范畴主要包括以下几个方面：
1、图像处理：包括图像增强、图像分割、图像压缩等，旨在提高图像质量、提取图像特征和降低图像存储成本。
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2、目标检测：通过计算机算法对图像中的物体进行定位和分类，如人脸检测、车辆检测等。
3、识别与分类：对图像中的物体、场景或行为进行识别和分类，如物体识别、场景识别、行为识别等。
4、三维重建：根据二维图像或视频序列恢复出三维场景信息。
5、视觉跟踪：对图像或视频中运动物体进行实时跟踪，如人脸跟踪、车辆跟踪等。
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6、视觉感知：研究计算机如何通过视觉信息获取环境信息，如光照、纹理、形状等。
深度学习在金融市场预测中的应用
深度学习在金融市场预测中的应用并不属于计算机视觉的研究范畴，以下是该研究的几个特点：
1、数据类型：金融市场预测主要基于时间序列数据，如股票价格、交易量等，与计算机视觉中的图像和视频数据不同，时间序列数据具有时序性、非线性等特点。
2、任务目标：金融市场预测旨在预测未来一段时间内的市场走势，如股价涨跌、交易量变化等，这与计算机视觉中的物体识别、目标检测等任务目标有所区别。
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3、模型特点：深度学习在金融市场预测中主要采用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等模型，这些模型擅长处理时序数据，与计算机视觉中的卷积神经网络（CNN）相比，模型结构和训练方法有所不同。
4、应用场景：深度学习在金融市场预测中的应用场景主要包括股票市场、外汇市场、期货市场等，这与计算机视觉在安防、医疗、自动驾驶等领域的应用场景有所不同。
本文通过分析计算机视觉的研究范畴，指出深度学习在金融市场预测中的应用不属于计算机视觉的研究范畴，虽然两者在数据类型、任务目标、模型特点等方面存在一定相似之处，但金融市场预测的研究重点在于时序数据的处理和预测，而非图像和视频数据的处理，深度学习在金融市场预测中的应用是一项独立的科学研究领域。
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