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随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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推荐下计算机视觉这个领域，依据学术范标准评价体系得出的近年来最重要的9篇论文吧： （对于英语阅读有困难的同学，访问后可以使用翻译功能） 一、Deep Residual Learning for Image Recognition 摘要：Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions. We provide comprehensive empirical evidence showing that these residual networks are easier to optimize, and can gain accuracy from considerably increased depth. On the ImageNet dataset we evaluate residual nets with a depth of up to 152 layers—8× deeper than VGG nets [40] but still having lower complexity. An ensemble of these residual nets achieves error on the ImageNet test set. This result won the 1st place on the ILSVRC 2015 classification task. We also present analysis on CIFAR-10 with 100 and 1000 layers. The depth of representations is of central importance for many visual recognition tasks. Solely due to our extremely deep representations, we obtain a 28% relative improvement on the COCO object detection dataset. Deep residual nets are foundations of our submissions to ILSVRC & COCO 2015 competitions1, where we also won the 1st places on the tasks of ImageNet detection, ImageNet localization, COCO detection, and COCO segmentation. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 二、Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 摘要：In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main contribution is a thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3x3) convolution filters, which shows that a significant improvement on the prior-art configurations can be achieved by pushing the depth to 16-19 weight layers. These findings were the basis of our ImageNet Challenge 2014 submission, where our team secured the first and the second places in the localisation and classification tracks respectively. We also show that our representations generalise well to other datasets, where they achieve state-of-the-art results. We have made our two best-performing ConvNet models publicly available to facilitate further research on the use of deep visual representations in computer vision. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 三、U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 摘要：There is large consent that successful training of deep networks requires many thousand annotated training samples. In this paper, we present a network and training strategy that relies on the strong use of data augmentation to use the available annotated samples more efficiently. The architecture consists of a contracting path to capture context and a symmetric expanding path that enables precise localization. We show that such a network can be trained end-to-end from very few images and outperforms the prior best method (a sliding-window convolutional network) on the ISBI challenge for segmentation of neuronal structures in electron microscopic stacks. Using the same network trained on transmitted light microscopy images (phase contrast and DIC) we won the ISBI cell tracking challenge 2015 in these categories by a large margin. Moreover, the network is fast. Segmentation of a 512x512 image takes less than a second on a recent GPU. The full implementation (based on Caffe) and the trained networks are available at . 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 四、Microsoft COCO: Common Objects in Context 摘要：We present a new dataset with the goal of advancing the state-of-the-art in object recognition by placing the question of object recognition in the context of the broader question of scene understanding. This is achieved by gathering images of complex everyday scenes containing common objects in their natural context. Objects are labeled using per-instance segmentations to aid in precise object localization. Our dataset contains photos of 91 objects types that would be easily recognizable by a 4 year old. With a total of million labeled instances in 328k images, the creation of our dataset drew upon extensive crowd worker involvement via novel user interfaces for category detection, instance spotting and instance segmentation. We present a detailed statistical analysis of the dataset in comparison to PASCAL, ImageNet, and SUN. Finally, we provide baseline performance analysis for bounding box and segmentation detection results using a Deformable Parts Model. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 五、Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 摘要：Convolutional networks are at the core of most state of-the-art computer vision solutions for a wide variety of tasks. Since 2014 very deep convolutional networks started to become mainstream, yielding substantial gains in various benchmarks. Although increased model size and computational cost tend to translate to immediate quality gains for most tasks (as long as enough labeled data is provided for training), computational efficiency and low parameter count are still enabling factors for various use cases such as mobile vision and big-data scenarios. Here we are exploring ways to scale up networks in ways that aim at utilizing the added computation as efficiently as possible by suitably factorized convolutions and aggressive regularization. We benchmark our methods on the ILSVRC 2012 classification challenge validation set demonstrate substantial gains over the state of the art: 21:2% top-1 and 5:6% top-5 error for single frame evaluation using a network with a computational cost of 5 billion multiply-adds per inference and with using less than 25 million parameters. With an ensemble of 4 models and multi-crop evaluation, we report 3:5% top-5 error and 17:3% top-1 error on the validation set and 3:6% top-5 error on the official test set. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 六、Mask R-CNN 摘要：We present a conceptually simple, flexible, and general framework for object instance segmentation. Our approach efficiently detects objects in an image while simultaneously generating a high-quality segmentation mask for each instance. The method, called Mask R-CNN, extends Faster R-CNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with the existing branch for bounding box recognition. Mask R-CNN is simple to train and adds only a small overhead to Faster R-CNN, running at 5 fps. Moreover, Mask R-CNN is easy to generalize to other tasks, ., allowing us to estimate human poses in the same framework. We show top results in all three tracks of the COCO suite of challenges, including instance segmentation, bounding-box object detection, and person keypoint detection. Without tricks, Mask R-CNN outperforms all existing, single-model entries on every task, including the COCO 2016 challenge winners. We hope our simple and effective approach will serve as a solid baseline and help ease future research in instance-level recognition. Code will be made available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 七、Feature Pyramid Networks for Object Detection 摘要：Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But pyramid representations have been avoided in recent object detectors that are based on deep convolutional networks, partially because they are slow to compute and memory intensive. In this paper, we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A top-down architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art single-model results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 5 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 八、ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF 摘要：Feature matching is at the base of many computer vision problems, such as object recognition or structure from motion. Current methods rely on costly descriptors for detection and matching. In this paper, we propose a very fast binary descriptor based on BRIEF, called ORB, which is rotation invariant and resistant to noise. We demonstrate through experiments how ORB is at two orders of magnitude faster than SIFT, while performing as well in many situations. The efficiency is tested on several real-world applications, including object detection and patch-tracking on a smart phone. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 九、DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 摘要：In this work we address the task of semantic image segmentation with Deep Learning and make three main contributions that are experimentally shown to have substantial practical merit. First , we highlight convolution with upsampled filters, or ‘atrous convolution’, as a powerful tool in dense prediction tasks. Atrous convolution allows us to explicitly control the resolution at which feature responses are computed within Deep Convolutional Neural Networks. It also allows us to effectively enlarge the field of view of filters to incorporate larger context without increasing the number of parameters or the amount of computation. Second , we propose atrous spatial pyramid pooling (ASPP) to robustly segment objects at multiple scales. ASPP probes an incoming convolutional feature layer with filters at multiple sampling rates and effective fields-of-views, thus capturing objects as well as image context at multiple scales. Third , we improve the localization of object boundaries by combining methods from DCNNs and probabilistic graphical models. The commonly deployed combination of max-pooling and downsampling in DCNNs achieves invariance but has a toll on localization accuracy. We overcome this by combining the responses at the final DCNN layer with a fully connected Conditional Random Field (CRF), which is shown both qualitatively and quantitatively to improve localization performance. Our proposed “DeepLab” system sets the new state-of-art at the PASCAL VOC-2012 semantic image segmentation task, reaching percent mIOU in the test set, and advances the results on three other datasets: PASCAL-Context, PASCAL-Person-Part, and Cityscapes. All of our code is made publicly available online. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 希望对你有帮助！
【论文关键词】课堂 快乐 学习兴趣 【论文摘要】本文笔者结合自己的岗位经验围绕如何把课堂变成快乐的园地展开论述。 我们正处于社会快速发展的时代,经济型的社会需要的人才是创造型的人才。因此我们的教学必需是素质教育和创新教育的,给学生的知识也必须符合时代要求和发展需要的。面对竞争的压力,学生的压力都很大。但青春年华的学子们既需要知识,也需要快乐地成长,因此我们教师要把两者统一起来,营造出快乐的学习氛围,愉快的情绪能够使身体的各种生理机能活跃起来,使人的大脑工作达到最佳状态,从而提高学习效率。新课程理念下的教学也要求我们化学教师在化学教学中,根据化学学科内容特点和中学生的心理发展水平,积极开展愉快性教学,真正实施素质教育。让每一个学生以轻松愉快的心情去认识多姿多彩、与人类息息相关的化学,积极探究化学变化的奥秘,形成持续的化学学习兴趣,增强学好化学的自信心。快乐的源泉有很多,如师生的浓浓真情,同学和老师的认可和肯定等等,只要我们努力去挖掘。这样他们在学习知识的同时也拥有一个快乐的学生时代。只有学生是快乐的,老师才是幸福的。 如何使课堂变成快乐的源泉,我有一些自己的感受和经验与同行们交流。 首先要端正教育态度,时代需要有创造性的教育者,学校需要德才兼备改革者,学生们更需要助其成长成材的培育者。时代赋予的使命感是爱岗敬业的原动力。作为一 名教师,应从学生的全面发展着想,从让学生终生受益为出发点,自觉培养学生的各种素质,决不能仅仅满足于升学率高一点、考分高一点而沾沾自喜。充分认识教育在学生成长过程中的重要作用,教育对祖国发展的决定性作用,使自己的教学实践实现由应试教育向素质教育、创新教育的转变。以先进的教育理论和方法武装头脑,要“洗脑” 要“充电”, 要有新思路、新视角。丰富的知识积淀是在课堂上形成愉快教学的基础和原料。对自己的知识与经验进行重组。不断地对自身的教育教学进行研究,使自己迅速成长起来。成为真正意义的素质教育者和创新教育者。这样产生的教育行为对学生的未来才是有长远意义的,才是有价值、有信心的。 第二:要转变观念,树立平等、民主的教育思想,重视学生的主体地位,教育方式从面对面的师徒相承向离散的个体学习回归,教育手段从口耳相传的面授到应用多媒体信息技术和信息高速公路远距离交互式教学。采用开放的教学方法、教学手段,指导学生形成开放的学习方法去认知、去设计、去操作、去探究、去实践,形成一种学习的自由,表达和选择创意的自由,培养开拓进取的精神,使学校自然成为培养创新精神和创新人才的场所。课堂教学的设计和组织形式都必须向学生的实际需要开放,向教学的实际变动。如教学计划的适度调整、空间位置的随机调整以及师生角色的不断互换,活动内容的多样选择等。对化学科来说,可充分发挥实际的优势,教师尽可能给学生开放实验室,让学生主动进行实验探索。例如,进行化学键、极性分子与非极性分子这部分教学时,可以把实验室的球棍模型发给学生,专人保管,课下让学生充分发挥他的想象力,结合概念理解比较抽象的知识。对于练习。要设计开放的练习,侧重思维能力(发散、求异、创新)的训练和创新素质的培养。开放性的化学练习强调命题技巧,巧设“多变”因素、“多解”因素,富于思考性、研究性、探索性。开放性的化学练习尤其重视化学课外练习。不去搞“题海”、“应试”,而是调动学生兴趣、热情去制作(化学产品),去测试(定性、定量),去写作(科技小论文),去参观访问、听讲座,去讨论实验,去训练提高,去改进应用,去发明创造。给学生操作的时间,给学生思考的时间,给学生发问的机会,给学生判断的机会。总之,教学的目标不能疆化,一切都应该满足学生的实际和教学的实际。这样的学习感觉不到累,而是感觉时光的短暂,学习生活的美好。这样的学习是快乐的。
自媒体时代的高中语文媒介素养教育论文
一、合理应用信息技术可以给教师的教案设计添姿添彩
一份教案的设计跟语文老师能否上好这堂语文课紧密相连。我们经常会有些老师不写教案就开始上课，理由是没有时间备课。这样一来，课堂效果肯定会很不如意。因此在上课前精心准备一堂课的教案设计对上好这节语文课至关重要，而合理应用信息技术将会成为你这节课的亮点。
例如，苏轼的《念奴娇赤壁怀古》，我在导入环节应用了信息技术，从网上下载一段《念奴娇赤壁怀古》配有音乐和画面的视频。一上课，我就开始结合视频上的画面，激情地朗诵，学生很快被视频中的赤壁大浪吸引，老师豪迈激昂的腔调让学生从视觉和听觉上感受到一代大文豪苏轼的豪放性格。
二、合理应用信息技术可以激发学生有欲望地学习语文
有句话叫读好书不如好读书。“好读书不求甚解”是我国东晋大诗人陶渊明的第一条学习方法。学习语文也是同样的道理。假如学生从内心就排斥学习语文，那他怎么会主动走进语文的世界呢？对于一些枯燥的科普说明文和文言文，学生更是淡然，甚至还有些学生想在上课时希望老师不讲这些课文，直接略过去。所以教师只能在讲台上无奈地把这些课文讲完，学生也会认为这是浪费时间。
失去学习语文的欲望，怎么能体会到庄子大鹏的逍遥，怎么能感悟到“曲径通幽”的通灵之妙，怎么能理解司马迁的个人心酸？为了达到激发学生学习语文的欲望，我们可以在上课时间利用信息技术，上网搜集到与文章相关的音乐、新闻材料、视频等。课前激发学生学习语文的兴趣，让学生在这种图文并茂的优美氛围中从内心产生一种“渴望”的感性，自己潜意识地想去学习。语文教学就是要让学生想去学，喜欢去学，而非赶鸭子上架，逼着去学。信息技术的应用给我们教师提供丰富的教学资源。
利用这些资源让我们每位学生在学习的道路上喜欢上语文这门学科。在这样的语文学习氛围中，学生才能有欲望地去学，教师才能有激情地去教。
三、合理应用信息技术可以鼓励学生创造性地思索
语文是一门创造性学科，特别是语文的作文教学和阅读教学这两块。它们都是一种创造性体验。因此千万别把语文当标本图解，生搬硬套以及模式化。用创造性的眼光去审视语文，语文是美丽的；用创造性的眼光去品读语文，语文是个性的；用创造性的眼光去感悟语文，语文是有灵性的。因此要放心大胆地让学生自己去创造性地思索和感悟。
四、合理应用信 息 技术可以促进学生的形象思维向抽象思维发展
语文学习需要感悟，同时感悟也是语文阅读的灵魂。语文课本中有很多优秀的人物形象需要学生有诗意地感悟，通过他们的一言一行来剖析他们的内心世界，挖掘他们身上的高尚灵魂。
典型的有马致远的《天净沙秋思》和苏轼的《定风波》。在上这两篇课文时可以用多媒体呈现画面，让学生有诗意地感悟到一个漂泊浪子内心的孤独凄凉和深深的乡愁，感悟到苏轼对待人生“一蓑烟雨任平生”的坦然。这不仅容易让学生被文中的人物形象所感动，甚至震撼，同时也促进了学生的形象思维向抽象思维发展。课文中也有许多优美的自然美景需要学生去感悟和欣赏，让学生在大自然的美景中，读出那一份甜美的遐想。如在上郁达夫《故都的秋》之前上网下载好秋景图片：蓝水晶一样的长空，人字形的雁阵，静静的湖泊，沉静的.秋山，堆满枯叶的小径，透过白桦林的斜阳，还有金灿灿的菊花，红艳艳的高粱,缀满果实的柿子树，红色的枫树林……在导入的第一个环节就可以播放这些醉人的美景，唤起学生们对秋天的情怀。
还有些老师把信息技术应用的更灵活。他们在上作文课时从网上下载一段关于飞人乔丹打球的场面来播放，播完这段视频后，教师要求学生根据画面的过程配上解说词。这种新的教学模式能更好地培养学生的想象力和创造力，让他们不再因为写作文而去挤牙膏了。
五、合理应用信息技术可以让学生在语文的学习中拓宽视野，也让语文教学结合社会生活，使学生的人文素质得以提升
在前面我提到一些枯燥的科普说明文，比如《宇宙的边疆》，大部分学生对这些文章不感兴趣，认为他们是枯燥无聊和没有什么现实意义的。而日渐丰富的文学批评理论、哲学理论、生态学理论，天文学理论……都给文学作品的解读注入了新的元素。然而这些对说明文来说，影响几乎等于零。
说明文不能借文艺学的羽翼来获得新的发展，只要从自身寻求突破。不过，它却可以与“生活语文”“大语文”等观念接轨。说明文与生活息息相关，教学中教师可以从课内延伸到课外，充分发挥语文的人文性和工具性特点，利用信息技术让学生自主研究和探讨性地学习。在教学中教师还可以将生活中的热点概念，如“地震”“禽流感”“三聚氨”“非典”等纳入说明文课程资源中进行学习。通过这些，学生不仅可以拓宽自己的视野，更能让他们看待事物有更高的视角，提升人文素质。
总之，合理应用信息技术，充分发挥多媒体的作用，会让学生爱上学语文，给语文的学习带来一片全新的自由天空。但是更要从实际出发，坚持以“学生为本”的宗旨，充分发挥教师的主导作用，才能充分发挥多媒体的优点，多层次、多角度地呈现丰富的教学内容，真正促进学生素质的全面发展。
《浅析幼儿美育实施的途径》
摘要：美育即审美教育，它将人的社会性同生理性融合在心理中。美育功能对每一个学前儿童在认识生活、认识世界，在世界观、人生观、价值观的形成上所发挥着独特作用。因此，如何对幼儿实施美育，打破固有的教学模式，促进幼儿全面和谐的发展，一直以来都是教育者在思考的问题。
关键词：幼儿美育;审美;幼儿园;教师
美育作为一种感性教育，在呵护儿童童心的同时，也在发展他们的创造力，连贯性的美育可以使个体在成年之后仍然保持怡然活泼的童心，并使其创造力得到持续的发展。
幼儿美育主要以艺术教育为基础，以幼儿园生活与教育活动为载体，通过引导幼儿置身于和谐的、愉悦的、自主的、创造性的情境中，让幼儿经历丰富的情感体验，感受生活和学习中的快乐、探索和创造的魅力，从而促进幼儿全面和谐发展。就像苏霍姆林斯基说的：美是道德纯洁、精神丰富和体魄健康的强大源泉。幼儿美育具备让幼儿认识深化、情感净化、道德感化和智能开发等很多功能，是幼儿自我发展与完善的重要途径。幼儿美育就是根据幼儿的审美心理特点，利用美的事物的具体、鲜明的形象，发展幼儿感受美、理解美、表达美、欣赏美和创造美的情趣和能力的教育。
幼儿园美育任务就是培养幼儿初步感受美和表现美的情趣和能力。幼儿园和家庭要形成教育合力，充分利用自然资源、日常生活、艺术教育、社会活动等教育资源，多渠道、全方位地对幼儿实施美育，以促进幼儿全面和谐发展。
一、艺术教育是幼儿美育的主要途径
艺术是人类审美实践的集中体现，艺术美直观、鲜明、富于表现力和感染力，因此最容易引起幼儿感情上的共鸣，陶冶幼儿的情感，带给幼儿充分和完美的美的享受，对培养幼儿的审美素养有重大意义。幼儿的艺术教育主要有音乐教育、美术教育、文学欣赏，而每种艺术形式都有其特定的作用。艺术教育通过唱歌、舞蹈、绘画和语言等多彩的活动，发展幼儿的艺术能力，开发幼儿大脑，培养幼儿的想象力与创造力。
(一)音乐是一种声音的艺术，它塑造艺术形象，表达人的情感。在音乐教育中，教师通过音乐节奏、音乐欣赏和歌舞技能来培养幼儿音乐的感受能力，并辅以感受美的方法。例如：在演唱歌曲《鲁冰花》时，教师可以通过展示一系列关于歌曲的图片或者观看歌曲的舞动视频，让孩子感受旋律的美好，产生对音乐的热爱，以及学会表达对妈妈深深的爱。
(二)美术教育则以线条和色彩塑造形象的视觉艺术，幼儿美术教育包括绘画、剪纸、玩具制作、泥塑等活动。教师通过让孩子亲手设计、制作美术作品，从而锻炼视觉，加强动手能力，培养创造能力，发挥幼儿的主体性，并且幼儿在对绘画作品的鉴赏活动中，能够提高对美术作品的理解和欣赏水平。教师切忌脱离艺术自身的感染而对幼儿进行呆板的模仿和单纯的技术练习。
(三)文学以生动、形象、优美的语言塑造人物或事件，幼儿文学作品如童话、故事、儿歌等具有生动的语言和艺术形象。幼儿通过听、看、说等方式感受文学作品中的艺术形象，增长文学知识，培养理解和欣赏文学的能力，丰富其内心世界。例如：在老师让幼儿欣赏文学作品时，积极引导幼儿激发他们的审美情感，然后去体会作品的艺术形象，用一些优美的词语去描述，在结束时，教师用幼儿能明白的话语总结该作品的“中心思想”，来引发幼儿的思考，让孩子们在诗一样的童话中体会真善美，净化和滋润幼儿的心灵，对幼儿的健康成长给予正确引导。
二、把美育渗透到幼儿日常生活中
日常生活为幼儿进行美育提供了很好的机会，使幼儿在潜移默化中受到美的熏陶。凯洛夫说过：“在儿童美育中，起着重大作用是他们对周围环境的无知无觉。”幼儿最初的美感是从日常生活开始的，所以幼儿的美育应贯穿在幼儿的整个生活中。
(一)家庭是幼儿美育启蒙的第一所学校，家长应该为幼儿提供一个温馨的成长环境。幼儿家庭美育主要包括三个方面：在家庭布置上，注重朴素美观，干净整洁，为幼儿提供一个陶冶幼小心灵的生活空间，让孩子体会到形式美;在家庭氛围上，倡导和谐的人际关系，和睦的家庭环境能够给孩子一种幸福感和安全感，有利于孩子的心理健康;在生活态度上，倡导积极向上的人生观和世界观，家长对生活的态度和做事态度等都会潜移默化地影响孩子的道德观以及良好的生活习惯。
(二)幼儿园作为补充家庭教育不足的机构，是幼儿生活和学习的主要场所，也要把美育渗透到日常生活中。首先，注意幼儿园环境的布置，室外尽可能栽培美丽的花卉和树木，并且使有足够大的安全的玩耍空间，室内布置一些具有教育意义的图画，以及孩子自己设计的各种作品，从而为幼儿创设充分显示自己创造能力的机会，让孩子们时时刻刻感受校园之美，实施对幼儿无声的美育。其次，营造温馨和谐的氛围，教师通过对幼儿进行思想品德教育，让幼儿在与老师、同伴交往中体现语言美、行为美、仪表美。最后，在各式各样的游戏中充实幼儿的生活，活跃幼儿的身心，发展幼儿对美的感受能力和表现能力。
三、在大自然和社会中拓宽美育的空间
幼儿美育不应只局限于日常的生活和学习中，大自然和社会为幼儿美育提供了广阔的空间，引导幼儿观察和感受大自然之美是幼儿美育的重要途径。我国教育学家陈鹤琴也主张把“大自然、大社会”做出发点，让儿童直接向大自然、大社会去学习，感受自然与社会带来的美好。
(一)自然界包括动植物和自然现象。大自然为幼儿提供的审美对象是千变万化、丰富多彩的，是最真实的内容，这些形象生动的美非常容易被幼儿理解与感知。因此教师应好好利用这些自然资源，可以通过散步、参观或郊游等一些户外活动，深切感受空中的飞鸟，水中的游鱼，花间的蝴蝶，让他们更多地呼吸新鲜的空气，领略鸟语花香的迷人景色，增强幼儿感受美、欣赏美和创造美的能力，发展对美的丰富感受性，从而激发幼儿对大自然的热爱与追求。
(二)社会环境包括个人、家庭、集社、市场等。社会是美育的大课堂，美普遍存在于人类社会的生产和生活中，教师应积极引导幼儿认识社会中的美好事物，在社会中对幼儿进行审美教育。例如：参观各种建筑、商品和艺术品，感受物质文明之美;听一听先进的人物和事迹，了解英雄模范，感受精神文明之美;在日常生活和学习中，培养幼儿的行为美、语言美、仪表美。这些都会在儿童幼小的心灵中播下美的种子。
法国著名雕塑家罗丹曾说过：“美是到处都有的，对于我们的眼睛，不是缺少美，而是缺少发现。”是呀，美无处不在，幼儿是祖国的未来和民族的希望，我们应该用爱心对待每一个幼儿，充分利用一切可以利用的资源，多渠道、全方位地对幼儿实施美育，促进幼儿全面和谐地发展，以提高未来社会的人才素质。(作者单位：临沂大学教育学院)
参考文献
[1]梅俊宇：《浅析学前儿童美育培养途径》，青年文学家，2010年
--------------------------------------------------------------------------------让快乐成为主旋律小学英语课堂教学新模式初探把人们对党史学习死板生硬的固有印象转变为主动的教育模式，让大学生乐于接受。（1）积极建设党建网络宣传阵地。网络媒体作为新兴媒体和一种重要的生活方式，已经成为影响学生的重要力量。当代的大学生更多的通过网络和外界进行沟通交流，网络信息铺天盖地，鱼龙混杂。如何在这种形势下保证高职院校大学生不迷失方向，能接近党并保证入党动机的纯洁性。而现状是当代大学生缺乏实际生活体验，往往趋于浮躁。如何让学生去伪存真，去粗取精，充分利用现有的红色网站和论坛，加强党史、党性内容的宣传力度。中国共产党从成立、发展到壮大的历史，其坎坷曲折永不退缩的发展历程对于青年来说具有深刻的教育意义。在我们党的伟大历史上，形成了著名的井冈山精神、长征精神、延安精神等。加强对青年的伟大精神的传播教育，并适时展开讨论。发扬党的历史上的那种百折不饶、艰苦奋斗、英勇牺牲、无私奉献的伟大精神，将更有利于入党青年正确处理个人利益与集体利益、国家利益，增强其社会责任感，增强其为社会主义事业奋斗的决心，从而端正入党动机。同时训练加强队伍建设，选择思想好、政治素质过硬、业务精的教师和学生干部组成宣传队伍，以校园网为主阵地，引导网络与论，弘扬主旋律。让同学们坚定立场，保持党的先进性和纯洁性，才不会被铺天盖地五花八门鱼龙混杂的网络文化所淹没。（2）开展丰富多彩的相关活动，亲身体验增强感受党组织的魅力。搭建社会实践的舞台，开展社会调查，组织高职院校大学生深入到实践基地，进行社会经济、政治及人民生活等各领域的走访调查，以了解社会问题和分析社会问题。为学生提供提升精神、服务社会的固定场所，充分发挥专业特长，在社会实践基地提高学生服务社会、研究社会的能力，确保社会实践活动正常开展富有成效。通过开展灵活多样的活动，如：参观访问和考察，组织观看相关教育意义的影片，深入了解改革开放和现代化建设的巨大成就，积极响应和参与建国庆典、奥运宣传等政治活动和社会公益活动，开拓视野，走向社会，亲身感受党的路线方针政策的正确性；还可开展社会服务，组织学生用自己的专业知识服务于社会。举办教育咨询、义务家教、科普宣传等志愿者服务活动，达到学以致用、服务社会的目的。组织公益劳动，组织学生参加各种义务劳动，培养他们的责任意识和集体主义观念。让他们切实体会作为一名要入党的同学或者已经是党员的同学要切实为他人为校园甚至为社会做出有意义的事，培养高度的责任感、义务奉献精神。增强他们对党组织的认同感和归属感。那么正确的入党动机必然潜移默化的植根于学生心中。关于党员再教育问题因为入党动机不是固化在人脑的硬件，人总是生活在社会的环境中，面对当今国内外形势复杂多变，从来就存在妄图颠覆我党，改造我党的反动势力；另外一个人成为入党积极分子或党员后，随着地位和环境的变化，思想也会受到影响。所以加强入党动机的后续教育和实践教育要贯穿党建的始终。即在对青年学生提出入党申请前后进行党员意识的启蒙教育、对入党积极分子的系统教育、对计划发展对象的集中教育、对预备党员的后续教育和对正式党员的日常教育，循序渐进，把学生开始时对党的朴素感情，逐步升华为自觉的党性意识、从而端正入党动机，真正在思想上入党。参考文献：[1]中共北京市委教育工作委员会.从党和国家事业发展的战略高度加强在高校学生中发展党员工作，第十二次全国高等学校党的建设工作会议大会经验交流材料之八.[2]冯海燕.当代大学生入党动机调查研究.中国青年研究，06/2008.[3]殷茵.许伟.中国高校党史教育的现状分析及长远发展，高教高职研究参考文献,湖北武汉:2007年6月号中旬刊.（中国地质大学外国语学院；中国地质大学党委宣传部）.[4]沈敏光.第九章第一节牢固树立正确的入党动机青年学生入党教材.浙江大学出版社.摘要：随着小学英语在小学生学习地位的日益提高，小学英语教学模式的探讨也逐步深入。结合小学生的身心特点，快乐应是小学英语学习的主旋律，让学生在歌曲的愉悦中识记单词，在游戏的快乐中掌握语言的运用，让英语学习充分体现其语言学科表达和交流的特点。关键词：小学；英语；歌声；游戏；快乐作为一门语言性科目，其功能主要是用于表达和交流，在运用中学会教材知识，才是真正的学习目的。所以，英语课堂应注重学生的活动，注重对活动设计的趣味性。外语广角朗读和背诵是提高学生英语口语能力和英语成绩的有效途径，也是必经之路。朗读和背诵也是克服当前中国学生的“哑巴英语”的有效途径。读得多了，背得多了，自然就形成了英语语感。语感一旦形成，在以后的学习中，好些句子就会脱口而出。比如有一道填空题，你甚至不知道这个句子的具体意义，你却能说出该填什么词，这就是你的语感。这样就可以自然的避免许多不必要的错误，在口笔头运用语言的过程中形成一定的灵感，有时甚至可以猜对模棱两可的答案。坚持不懈的朗读和背诵也是训练语言、语调、语流和连贯性、流畅性口语表达能力的有效途径，有助于改进语音。通过朗读，尤其是模仿正确、地道的英语语音语调，可以纠正和训练自己的语音语调，掌握说英语的种种技巧，如连读、失去爆破、同化、重读、弱读等，从而迅速发展口语表达能力。口语能力提高了，英语成绩自然就提高了。试想，你可以脱口而出的句子，还不会运用吗？因此，在初中阶段尤其是初一的英语教学中一定要重视朗读和背诵。初一英语教学是学生学习英语的入门教学。学生刚接触英语，对英语的好奇心强，学习积极性高，学习兴趣浓厚。教师如果能抓住这个时机，通过各种行之有效的方法，促使学生大声朗读，积极背诵常用的句子、精彩段落和一些习惯用语，打好坚实的学习英语、运用英语的基础，对以后的教与学将十分有益。初二、初三的学生之所以学不好英语，与在初一没有打好朗读和背诵的基础有很大的关系。由于初一时不读、不背，导致学过的单词、短语认不得，不会读，上了初二、初三，即使想学好英语，由于大量的单词不会读，而使有的同学对英语望而却步，逐渐丧失信心，终至放弃。现在的初二、初三的学生，有的同学有学好英语的愿望，但由于以前学过的单词不会读，课文不会读，而不知从何下手。如果初一就养成了朗读和背诵的好习惯，能大声的朗读，积极的背诵，读得多了，背得多了。自然就会记住其中的一些句子、段落、习惯用法。那么到了初二、初三就很自觉的去朗读、去背诵英语，还愁英语学不好吗？因此，我想对初一的学生说：“珍惜时间，在学英语过程中，请尽量的放出声来朗读英语，力求把一些范文，精彩的段落、句子背下来，这样等你们上了初二、初三，学英语就很轻松了。”初二、初三的同学也不必灰心丧气，对英语学习失去信心。只要你们能抓住一切可以利用的时间，多读多背一些实用的英语句子，形成一定的语感，英语成绩照样也可以提高。（作者地址：江西省宁都县第二中学）小议英语朗诵和背诵的重要性筲江西／赖波当下的很多小学英语教学都有“技术化”的痕迹，似乎学习英语就是按照发音、背单词、练习句式等这样几个程序按部就班，难怪这样的英语课学生学得了无生趣。其实，小学儿童对任何新鲜事物都充满好奇心，而且对新事物的接受力、模仿力都很强，乐于参加活动，这正是他们学习英语的有利条件。针对学生的特点，让小学英语课堂充满浓浓的情趣，应该是小学英语课堂提高实效、提升品质的一种必然的教学追求。下面谈谈我的教学实践和思考。一、图片展示，形象直观俗话说得好“：百闻不如一见。”视觉在学习中占有极为重要的地位，尤其是对于小学生学习非母语的“英语”而言。而对于小学儿童来说，他们对生动、形象、直观的图片更是情有独钟，而对那些字母组成的单词可谓是先天性的反感或者是没有好感。英语教学中的单词教学难免有些枯燥，但是配上一些图片、幻灯片或者实物的话，其夺人眼球的教学效果就可想而知了。这就要求英语老师的课前准备要充分而有个性，要变着法子让教学内容焕发生命力和影响力。因此，我在教学前准备了许多色彩鲜明、形象直观的单词卡片、头饰、图片等，学习新单词就不需要花时间去解释含义。【摘 要】 小学英语课堂教学受到了全社会的关注，如何让小学生省时、高效地学好英语且符合认知规律。是小学英语课堂教学的主题。我认为情景教学法对小学英语教学很有效。【关键词】 情景教学 认知规律 合作练习刻的印象。电化多媒体辅助教学具有信息量大和速度快的优势，可以帮助教师传递大量的信息，给学生提供语言实践机会更多，有利于学生语言运用的提高。再者就是可以通过网络辅助课堂教学。学生对网络充满了好奇，因此从儿童心理学角度来分析，这种与生俱来的特性可以加以利用。通过适当用网络辅助课堂教学，正是顺应了学生的心理和生理特点，能够充分调动积极性，达到教学的最佳效果。四、教唱英语歌曲，形成轻松的学习气氛教唱英语歌曲对于小学英语教学来说是一种非常好的方法，它可融英语语言学习与娱乐为一体。它即可培养我们欣赏音乐的审美情趣和提高我们的欣赏品味，从而获得艺术享受，同时又可辅助学习英语的词汇。英语歌曲不但能调动各个层次学生的学习热情，而且还能调节课堂的紧张气氛，可以使教与学在积极主动轻快愉快的过程中完成。五、充分利用40分钟，让学生尽量多听、多说英语和汉语一样，它是一门语言学科。学习语言最重要的是语言环境，对于农村孩子来说，课堂教学几乎成为了学习英语的唯一途径。作为英语教师，我更加珍惜课堂上有限的40分钟，想方设法地让学生在课堂上多听、多说英语。因此，在教学中，我努力做到用英语来组织教学，尽量为学生创设语言环境，鼓励学生用英语进行交流。刚开始时，学生听不懂，感觉很困难，但我没有放弃，始终坚持用英语进行教学，辅以必要的肢体语言，帮助学生进行理解。如我一边说：“Classbegins!”另一边用手势示意学生站起来，并让学生大声说：“Stand up!”学生经过一段时间后明白了“Class begins!”的意思，而且令人感到欣喜的是有的学生居然也会说了。在每次学习了新单词、新句子后，我都设计了一些小练习让学生开口说一说，用一用。如将课堂上所学的知识、句子来进行小对话或模拟交际等。可采取同桌练习，四人小组练习等方式，尽量让每个学生都有机会开口说英语。总之，设计教学情景的办法很多，只要教师多动脑筋并勇于实践探索，各种有利于教学情景都能创造设计出来。为小学的英语课堂教学增光添彩，且具有实效性摘 要 本文试图在英语课堂教学中运用“话剧表演”来调动学生学习的主动性和积极性，让学生自主参与到教学过程中，实现课堂教学高潮，从而营造良好的英语课堂教学氛围，提高小学英语教学效果。关键词 小学英语话剧导学法教学氛围英语，日益国际化，已成为当今世界的通用语，其重要性日益凸显。小学英语教学作为普及英语知识的基础阶段，其重要性渐渐得到广泛认同。如何提高小学英语教学效果成为社会各界关注的焦点。“话剧”英语导学法以其独特的优势，迅速融入课堂，成为课堂中一道亮丽的风景线，特别是在PEP九年义务教育小学教科书中得到了充分体现。一直以来，PEP九年义务教育小学教科书受到了老师们的赞赏,学生们的喜爱。这套教材以话题为纲,以交际功能为主线,注重学生的英语口语能力的培养。因为英语作为一种语言，本身比较抽象、枯燥，如果学习过程中没有相应的语言环境,难免会产生陌生感,我在使用这套教材中,为了使小学英语变得形象、具体、有趣,采取“话剧导学法”，把话剧引入课堂,发挥话剧教学的神奇作用，让学生顺其天性，主动参与其中，从而很好地培养和训练学生的会话能力,取得了良好的效果。一、课前编织学生喜爱的“话剧”，激发趣味做好课前准备，把课本内容事先编织成话剧故事，充分利用孩子的天性来组织课堂教学。例如:在学习PEP教材第一册Unit4中的A部分动物单词之前，我把其中的动物融合成为一个大家庭，安排几个同学上来模仿动物的动作或是叫声，同时把他们安排成一个小故事，让他们进行对话。课上，我事先带个头，打开投影机，照射在白墙上，用两只手做出不同的动物影子,并用英语介绍这些小动物:“Look，I have a……”,并模仿动物的叫声,除了学过的动物单词外,我也允许学生做出其他动物或东西的影子,让学生们自由发挥想象，并及时告知学生这种动物或东西的英文名称，让学生初步学习并记忆相关的英语单词。兴趣是最好的老师，这时的学生求知欲最旺、接受能力也最强。然后按照原先定好的话剧故事，比如“拔萝卜”、“找朋友”等等，由学生选择自己最感兴趣、记忆最深的小动物作为扮演的角色进行编排。课上引导学生融入情节、开展演练，提升效率在课堂上,我把话剧活动贯穿在整个教学过程中,使学生在玩中学，乐中学，既集中了学生的注意力，又激发了学生学习英语的兴趣。又如,在学PEP教材第一册Unit3中的A部分的Let’slearn时，我事先编织好了“七仙女”童话，名字统一由颜色来命名：七仙女分别代表其中“红、橙、红、绿、青、蓝、紫”颜色，其他颜色就有七仙女的家人和朋友扮演。按角色分配给学生各种颜色的卡片。学生学完颜色单词后,将卡片别在胸前，按照话剧情节参与的不同人数分成“大、中、小”不同的组。我说一个情节人物，他们就要站出来,迅速组合到一起展开简短的话剧故事对话，这个对话可以用前面所学的内容，哪一组的速度快,哪一组的对话清晰有趣，哪一组就是胜利者。学生在这个环节中,个个都摩拳擦掌，跃跃欲试，课堂气氛非常活跃。在这个游戏中,不仅巩固了所学的单词,而且也复习了以前学过的内容，同时训练了学生的听力。在这样的课堂里,学生学习兴趣浓,不仅学得轻松、愉快，而且掌握得也特别扎实。三、课后巧设作业，鼓励学生自编自演，巩固知识以上的教学方式能让学生在愉快的学习中获得知识,是培养兴趣,提高素质的关键，但课堂40分钟的时间毕竟是太有限了，要使学生的学习达到很好的效果，还要设计布置一些精彩有趣的课外作业,以此巩固所学知识,让学生在不知不觉中学到很多课外英语,激发他们的兴趣,培养他们主动学习的意识，让他们意识到学习英语是一件快乐的事情。同时，教师要鼓励学生发挥想象，主动自编自导一些简单的“话剧”。摘要：心理暗示作为一种完善自我的强大潜意识流，正全方位地渗入人们的生活，从各方面影响着现代生活。本文作者立足于中国国情对心理暗示在英语教学方面的启示予以深入探讨，对心理暗示本身的机制及特点、英语教学中运用心理暗示促进教学的前提和方法等作了系统解释，并联系小学英语教学实际，具体深入心理暗示在小学英语教学中的应用，从而总结出一套以心理暗示促进小学英语教学的机制。关键词：心理暗示小学英语教学应用心理暗示是涉及心理学方面的重要研究领域，并已深入影响人们生活的各方面，包括英语教学。面对小学生这一特殊群体，教育工作者更是责任重大。如何探究开发出一套即时有效的方法以培养更有素养更有作为的年轻一代一直是众多教育工作者孜孜不倦追求的目标。现结合心理暗示这一心理学领域的重要方面，英语教学领域不断得到壮大和提升，实现培养更有素养更有作为的年轻一代的目标将近在咫尺。自世界经济发展趋于全球一体化后，英语在中国人生活中的地位日渐提高。英语教学也从小学开始普及，而小学生正处于身心发展初级阶段，各方面状态都极不稳定，尤其是心理方面。这就要求教育工作者很好地把握小学生的心理特点，灵活运用心理暗示方法于实际教学中，使学生在愉快轻松的氛围中，不断提高英语学习效率。一、心理暗示的机制及特点对于心理暗示，《心理学大词典》上是这样描述的：“用含蓄、间接的方式，对别人的心理和行为产生影响。暗示作用往往会使别人不自觉地按照一定的方式行动，或者不加批判地接受一定的意见或信念。”可见，暗示在本质上是人的情感和观念，会不同程度地受到别人下意识的影响。心理学家巴甫洛夫认为：暗示是人类最简单、最典型的条件反射。事实上，心理暗示在本质上就是用自认为比自己强的别人的智慧、代替或者干脆取代自己的思维和判断。人的依赖性越强、人格越幼稚、主见越少，就越容易受别人暗示，因此小学生不可置否地成为重点关注的对象。心理暗示分为自暗示与他暗示两种。自暗示是指自己接受某种观念，对自己的心理施加某种影响，使情绪与意志发生作用。这就是我们平时所说的学生的自我调节。而我们在教学中所使用的多数是另外一种暗示，即他暗示，指个体与他人交往中产生的一种心理现象，别人使自己的情绪和意志发生作用。即我们通过有意的行为或语言，对学生的心理产生一定的影响，从而达到预定的目的。心理暗示对人的作用是很大的，既有积极作用（比如，暗示可以发掘人的记忆潜力），又有消极作用。例如课堂上怕回答问题的焦虑会大大降低学生对课堂所教授英语的掌握程度和速度。二、小学英语教学中的心理暗示因素首先，最基础性的因素就是较之母语而言，小学生对英语学习的自信心。事实上，小学期间学生各方面的学习都处于起步阶段，就语言方面，英语的学习是与母语同步进行的。很多小学生更倾向于母语学习，因为有自信学好。而对英语学习，相当一部分学生缺乏自信心。究其本质，实际上是长期母语环境形成的定性思维给学生带来的消极心理暗示，即母语学习尚且要很多年才可完善，英语作为外语在短时间内更是难以掌握。其次，最关键的因素就是小学生在整个英语学习过程中对英语学习的兴趣。凡是语言学习都避免不了单调的重复和枯燥的强调，对于一门外语的学习，这一点就更为突出了。学生学习英语兴趣不高，很容易产生消极的自我暗示，影响到实际学习效率和自信心。对此，在实际的小学英语教学中，教师应善于利用暗示的艺术性，力求为学生的活动配上适当的艺术形式，如趣味性的故事、竞争性的游戏等，借助于形式、色彩、韵律和节奏，通过非理性直觉，直接诉诸于人的情感。教师应使学生在积极的氛围中接受教育，促进学生产生积极的心理倾向，即兴趣。鲁迅是第一个真正写普通农民的作家。鲁迅与农民存在着深刻的血缘联系，少年时代的乡土生活经历进而成为他的精神气质，让他形成强烈的“农民情结”，使他不可避免地保存着某种农民因素。这种因素进而转化成无意识的创作倾向，也深深地渗透于他的小说之中，把他最真挚、最深厚、最热烈的情感倾注到农民身上。他饱蘸同情的笔墨，写出了农民在重重压迫下喘息的苦难。鲁迅在《故乡》《阿Q正传》中描写了农民生活的悲苦与挣扎，而在《明天》《祝福》《离婚》中，则描写了农村妇女命运的悲惨与挣扎。鲁迅反映故乡生活的小说，所以成为20世纪20年代乡土文学的典范，其重要原因就在于作者对农民深深的“爱”和极为强烈的乡土情结。鲁迅对农民有着特殊的深情，在他的作品中得到倾吐：第一，鲁迅了解农村更了解农民，他不仅描写了农民与妇女生活上的贫困，而且描写了他们精神上的痛苦。中国封建社会里的妇女要恪守“三从四德”。鲁迅指出中国的妇女没有妻性，只有儿女性。他们把伟大的母爱倾注到孩子身上，把一切希望寄托在孩子身上。《明天》中的单四嫂子，把宝儿看做她的唯一希望。为了宝儿，她在苦难的生命线上拼命地挣扎着。但是，却不料病魔与庸医夺走了宝儿生命。单四嫂子的一切希望都落空了。现在“纺车静静的立在地上。她定一定神，四面一看，更觉得坐立不得，屋子不但太静，而且也太大了，东西也太空了。太大的屋子四面包围着她，太空的东西四面压着她，叫她喘气不得”。这是一个伟大母亲的心在极端痛苦时对周围感觉“变形”的反映。单四嫂子是那样的孤寂，那样的空虚，那样的悲痛，那样的绝望。《祝福》里的祥林嫂重复地向鲁镇的人们诉说她儿子被狼叨走的悲惨故事，最后怀着恐惧和希望走向地狱。去寻找她可爱的阿毛，鲁迅揭示他们心灵的痛苦异常深刻，震撼着读者的灵魂。第二，鲁迅不仅描绘农民与妇女的痛苦生活，而且揭示了造成他们痛苦的根源。祥林嫂被封建礼教所虐杀，爱姑被夫权主义所残害，阿Q被封建司法制度所杀害，闰土被封建政治制度与经济制度所压榨。鲁迅揭露了封建社会各种制度是造成他们痛苦与悲剧的根源。鲁迅揭露的目的，是在于令人对封建制度产生动摇与怀疑，以致起来“扫荡这些食人者，掀掉这筵席，毁坏这厨房”。第三，鲁迅不仅“哀其不幸”，同情农民与妇女的疾苦，而且“怒其不争”，揭示他们的愚昧与麻木，并着力地进行鞭挞，而且揭示了造成他们痛苦的根源。鲁迅描写农民的麻木与昏沉，不是个别的，而是带有普遍性。祥林嫂伤心的故事，引不起鲁镇人们的同情；咸亨酒店的“短衣帮”以奚落孔乙己为乐；单四嫂死了儿子邻居都来“揩油”；华老栓的儿子得了痨病，用人血馒头来医。更有甚者，愚昧的群众竟成为鉴赏杀人的看客。鲁迅鞭挞农民缺点的目的是为了改造国民性，启蒙他们的觉误。鲁迅重视思想革命，写阿Q突出精神胜利法，是为了批判国民的劣根性，暴露国民弱点，从而走上开始反省的道路。第四，在描写农民困苦的同时，鲁迅还在探索着农民摆脱困境的道路。可贵的是，他与中国民主革命联系起来考察。在当时作家中具有这种远大、尖锐目光的几乎没有，这确实表现了鲁迅作为独特的思想家的高超。鲁迅当时并不是一个马克思主义者，而他的看法几近于无产阶级革命家的观点。毛泽东同志曾说，中国资产阶级民主革命的实质，就是农民问题，农民问题是中国革命的根本问题。鲁迅不仅看到农民的愚昧与落后，而且还看到了农民身上的潜在反抗力量。而这种反抗愈来愈烈。从祥林嫂到爱姑的反抗，就显示了这一点。《新课程标准》倡导联系生活的教学策略，以描述学生“能做什么”为主线，强调学生要能用所学的英语做事情。要通过创设良好的语言环境和提供大量的语言实践的机会，使学生通过自己的体验、感知、实践、参与和交流，形成语感；在教师的引导下，通过观察、发现和归纳等方式，掌握语言的规律，形成有效的学习策略，使学生拥有丰富的直接经验。英语教师作为实施新课程的主体，应学会巧妙自然地寓英语学习于生活体验之中。一、运用新情境，提高学生兴趣在小学英语教学中，创设情境让学生感知语言，在真实情境中运用语言会收到意想不到的效果。在课堂中我经常利用多媒体设备来突破教学重点和难点，把文字、声音、图像等融为一体，创设学生主动参与语言交际活动的情境，让学生走入情境、理解情境、表演情境，以此突破语言关。学生在真实的情境中更容易进入角色，课堂气氛也异常活跃。一个好的富有艺术性的开端，会给学生带来亲切的感觉，留下难忘的印象，让学生自然地进入学习新知识的情境，并能激发学生的情感、兴趣和求知欲望，使学生乐学、爱学，因此教师要巧设开头，先声夺人，用最短的时间，进入最佳的学习状态。小学英语导入新课的方法多种多样，没有固定的模式，我经常采用：(1)歌曲式导入；(2)提问式导入；(3)图片、幻灯等电教手段导入；(4)悬念式导入；(5)复习式导入等。例如，The train is going up a hill一课，我让学生扮演火车来描述火车运行的轨迹。学生很乐于参与，并由此可以向外延伸许多生活中新的内容，将抽象、枯燥、呆板的语言文字变得直观、形象，使学生对语言的感知理解更为深刻。二、手段多样化，“拴”住学生的心1.随机应变如把“stand up，sit down”这一环节提前，激发学生学习英语的兴趣，让他们觉得学英语原来是如此的有趣。在第一堂课的单词教学中就可以适当地添加一些动物、植物的单词，或者可以把下一单元中的单词提前教，如duck，naughty等。还可以要求学生根据学过的单词，自己编一个小故事。2.在教学中常用各种方法，如“表演法“”竞赛法”“游戏法”等(1)当“小教师”“模仿秀”。比如“Talk about it”这一模块中，我们可以鼓励学生大胆地模仿，带表情说句子：“I am hungry.”(可以作饥饿状“)I am thirty.”(可以作口渴状)还可以鼓励学生上讲台当“小教师”，领读句子，并模仿老师平时上课时的表情、动作，学着使用课堂用语，如：“Stand up”“very good”“Sit down，pleas e”。把身体语言带入课堂。在教单词或句子时，我们可以带领学生做动作，甚至做夸张的动作或用夸张的朗读语调，孩子们特别喜欢。“big”两手张开画个大圈，“small”用两手指做个特别小的小圈“，strong”出示手臂，并鼓起肌肉，“thin”做一个瘦的动作。学完单词后，教师做出动作，学生就会说出这个单词。三、引进竞争机制在巩固新课时，我经常引进竞争机制，给学生一个自我表现的机会，这很符合小学生争强好胜的心理特征，许多学生跃跃欲试，尤其自我表现力强，得到老师表扬的，甭提有多神气了。此外，我还常常让学生“唱英语歌曲“”说绕口令“”做游戏”等。由于教学方法的多姿多采，课堂教学充满了生气，学生学得生动活泼，充分发挥了学生的主体性，发展了学生的个性。
但尽人事。
ICCV 的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，即国际计算机视觉大会，由IEEE主办。
与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议，被澳大利亚ICT学术会议排名和中国计算机学会等机构评为最高级别学术会议，在业内具有极高的评价。
不同于在美国每年召开一次的CVPR和只在欧洲召开的ECCV，ICCV在世界范围内每两年召开一次。ICCV论文录用率非常低，是三大会议中公认级别最高的。ICCV会议时间通常在四到五天，相关领域的专家将会展示最新的研究成果。2019年ICCV将在韩国首尔举办。
会议收录论文的内容
会议收录论文的内容包括：底层视觉与感知，颜色、光照与纹理处理，分割与聚合，运动与跟踪，立体视觉与运动结构重构，基于图像的建模，基于物理的建模，视觉中的统计学习，视频监控，物体、事件和场景的识别，基于视觉的图形学，图片和视频的获取，性能评估，具体应用等。
ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议，会议的论文集代表了计算机视觉领域最新的发展方向和水平。会议的收录率较低，以 2007 年为例，会议共收到论文1200余篇，接受的论文仅为244篇。
会议的论文会被 EI 检索，但其影响力却远超一般SCI期刊，大致与中科院JCR分区1区和Web of Science的JCR分区Q1中靠前的学术期刊相当。
日本信息处理协会旗下计算机视觉与应用期刊，成立于2009年，EI检索，影响因子，数据库收录情况如下：
ijcv期刊的水平是比较高的。IJCV是International Journal of Computer Vision(计算机视觉国际期刊)的英文缩写。国际期刊计算机视觉，详细描绘了信息科学与工程这一领域的快速发展。一般性发表的文章提出广泛普遍关心的重大技术进步。短文章提供了一个新的研究成果快速发布通道。综述性文章给与了重要的评论，以及当今发展现状的概括。
主要内容包括：数学，物理，计算机视觉计算方面：图像的形成，处理，分析和解释;机器学习方法，统计方法，传感器。
应用：基于图像的绘制，计算机图形学，机器人，照片判读，图像检索，视频分析和注释，多媒体等。
对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN, mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。
R-CNN的意思就是Region based，主要思路就是根据一张图像，提取多个region，再将每个Region输入CNN来进行特征的提取。因此RCNN就可以分为 Region proposals , Feature extraction 两个主要部分，提取的特征就可以输入任意一个分类器来进行分类。 模型的流程图如下：
在训练的时候，首先使用的是已经训练好的CNN网络作为特征提取器，但是由于预训练是在分类数据集上，因此在应用到检测之前要做finetune。也就是说，为了将用ImageNet数据集训练的网络应用到新的任务（检测），新的数据集（region）上，作者将原来的CNN最后的1000类的fc层，更改为了 层， 代表待检测的物体的类别数。然后，对于所有的region，如果它和ground truth的重叠率大于，就认为是正类。 对于分类器的训练，作者发现选择多大的IoU来区分正类和负类非常关键。并且，对于每一类，都会训练一个分类器。
框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。回归器的训练中，输入是 region proposal 的 和ground truth的 ，目标是学习一种变换，使得region proposal通过该变换能够接近ground truth。同时，希望这种变换拥有尺度不变性，也就是说尺度变化的话，变换不会改变。 如下图所示，每一个regressor会学习一组参数，特征输入是pool 5的特征输出，拟合的目标是 。
Fast-RCNN 主要解决的问题是在RCNN中对于每一个region proposal都进行特征提取，会产生非常多的冗余计算，因此可以先对一张图像进行特征提取，再根据region proposal在相应的特征上进行划分得到对应region的特征（映射关系）。 这样便可以实现共享计算提高速度，但是与SPPnets不同，SPPnets在一副图像得到对应的特征后，从这张图像的特征上proposal对应的部分，采用空间金字塔池化，如下图：
RoI pooling的方法很简单，类似于空间金字塔pooling，它将proposal部分对应卷积层输出的特征（称之为RoI，因为用于做pooling的特征是 region of interest，也就是我们感兴趣的区域）划分成 块，然后对每一块求最大值，最终得到了一个 的特征图。可以看出，它只是空间金字塔pooling的一部分。 但是SPP-nets的空间金字塔也是可以求导的，那么它到底不好在哪里呢？因为当每一个RoI都可能来源于不同的图像的时候（R-CNN和SPPnets的训练策略是从一个batch的不同图像中，分别挑选一个proposal region），SPPNets的训练非常地低效，这种低效来源于在SPPnets的训练中，每个RoI的感受野都非常地大，很可能对应了原图的整个图像，因此，得到的特征也几乎对应了整张图像，所以输入的图像也就很大。 为了提高效率，Fast-RCNN首先选取 个图像，再从每个图像上选择 个RoI，这样的效率就比从每个图像提取一个RoI提高了 倍。
为了将分类和框回归结合起来，作者采用了多任务的loss，来进行联合的训练。具体来说就是将分类的loss和框回归的loss结合起来。网络的设计上非常直接，就是将RoI得到的特征接几个FC层后，分别接不同的输出层。对应于分类部分，特征会接一个softmax输出，用于分类，对于框回归部分，会接一个输出4维特征的输出层，然后分别计算loss，用于反向传播。loss的公式如下：
回归的target可以参考前面的R-CNN部分。
notes
为什么比fast还fast呢？主要原因是在这篇论文中提出了一个新的层：RPN（region proposal networks）用于替代之前的selective search。这个层还可以在GPU上运算来提高速度。 RPN的目的：
为了能够进行region proposal，作者使用了一个小的网络，在基础的卷积层输出的特征上进行滑动，这个网络输入大小为 ，输入后会映射（用 的卷积）为一个固定长度的特征向量，然后接两个并联的fc层（用 的卷积层代替），这两个fc层，一个为box-regressoin，一个为box-classification。如下图：
在每一个滑动窗口（可以参考 ），为了考虑到尽可能多的框的情况，作者设计了anchors来作为region proposal。anchors就是对于每一个滑动窗口的中心位置，在该位置对应的原图位置的基础上，按照不同的尺度，长宽比例框出 个不同的区域。然后根据这些anchors对应的原始图像位置以及区域，和ground truth，就可以给每一个滑动窗口的每一个anchor进行标记，也就是赋予label，满足一定条件标记为正类（比如和ground truth重叠大于一个值），一定条件为负类。对于正类，就可以根据ground truth和该anchor对应的原图的区域之间的变换关系（参考前面的R-CNN的框回归），得到回归器中的目标，用于训练。也就是论文中的loss function部分：
自然地，也就要求RPN的两个并联的FC层一个输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类，负类的概率，另一个输出4k个值，用于表示框回归的变换的预测值。
对于整个网络的训练，作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。
与之前的检测任务稍有不同，mask r-cnn的任务是做instance segmentation。因此，它需要对每一个像素点进行分类。 与Faster R-CNN不同，Faster R-CNN对每一个候选框产生两个输出，一个是类别，一个是bounding box的offset。Mask R-CNN新增加了一个输出，作为物体的mask。这个mask类似于ps中的蒙版。
与Faster R-CNN类似的是，Mask R-CNN同样采用RPN来进行Region Proposal。但是在之后，对于每一个RoI，mask r-cnn还输出了一个二值化的mask。
不像类别，框回归，输出都可以是一个向量，mask必须保持一定的空间信息。因此，作者采用FCN来从每个RoI中预测一个 的mask。
由于属于像素级别的预测问题，就需要RoI能够在进行特征提取的时候保持住空间信息，至少在像素级别上能够对应起来。因此，传统的取最大值的方法就显得不合适。 RoI Pooling，经历了两个量化的过程： 第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。 第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。
为此，作者使用了RoIAlign。如下图
为了避免上面提到的量化过程
可以参考
作者使用ResNet作为基础的特征提取的网络。 对于预测类别，回归框，mask的网络使用如下图结构：
整体看完这几篇大佬的论文，虽说没有弄清楚每一个实现细节，但是大体上了解了算法的思路。可以看出，出发点都源于深度神经网络在特征提取上的卓越能力，因此一众大神试图将这种能力应用在检测问题中。从R-CNN中简单地用于特征提取，到为了提高速度减少计算的Fast R-CNN，再到为了将region proposal集成进入整个模型中，并且利用GPU加速的RPN，也就是Faster R-CNN。再到为了应用于instance segmentation任务中，设计的RoIAlign和mask。包括bounding box regression，pooling层的设计，训练方法的选择，loss的设计等等细节，无一不体现了大师们的思考和创造力。 可能在我们这些“拿来”者的眼中，这些方法都显得“理所应当”和巧妙，好用，但是，它们背后隐藏的选择和这些选择的思考却更值得我们学习。 以及，对待每一个问题，如何设计出合理的解决方案，以及方案的效率，通用性，更是应该我们努力的方向。
这个你可以上中国期刊库网站查找一下。
平面设计的毕业论文提纲模板
导语：平面设计，也称为视觉传达设计，是以“视觉”作为沟通和表现的方式，透过多种方式来创造和结合符号、图片和文字，借此作出用来传达想法或讯息的视觉表现。以下是平面设计的毕业论文提纲模板，希望能够帮助大家。
题目：爵士乐海报设计中视觉表现形式的研究
目 录
摘 要
Abstract
第1章 绪论
论文研究的原因、目的及意义
爵士乐海报设计的'社会文化背景
第2章 图形语言与音乐语言的共性
图形语言与音乐语言的概述
平面设计中的图形语言
音乐语言
图形语言与音乐语言在审美体验中的联觉与通感
音乐语言的图形化
视觉艺术中的音乐性
第3章 爵士乐的听觉、视觉特征以及音乐情感传达
爵士乐的听觉特征
即兴演奏--爵士乐的灵魂
摇摆感--爵士乐的精髓
特殊的音色处理--爵士乐风格形成的重要因素
.爵士乐表演的视觉特征
.爵士乐的情感传达
布鲁斯的忧郁情感
其他形式爵士乐的情感传达
第4章 爵士乐海报设计的视觉表现形式
抽象图形语言塑造听觉体验
色彩构成丰富视听感受
图形创意再现音乐形象、传达音乐意境
独特的图形化文字传递音乐特征
具象图形构成抒发爵士乐内在情感
速写式涂鸦展现爵士百态
第5章 结论
参考文献
致谢
本文在对视觉传达设计师各个创作阶段进行了详细分析的基础上，从视觉传达设计师的非数字化创作时期及数字化创作时期出发，将个人创作的完全独立时期、合作创作时期和主导创作时期进行比较，得出了创作独立性不是一个单纯的线性发展的历史，而是随着时代不断发展变化的事件。文章最后讲述了关于认识创作独立性对于我们规划未来的现实意义。 在上个世纪二十年代，书籍设计者维岑斯创造了“视觉传达设计师”这个名称，形容“使印刷传达有结构和视觉形式的个人活动”①行为。它的意义在很大程度上预示了视觉传达设计师工作方式的独立性。从传达设计开始的一个人独立工作的创作方式，到现在由自己决定创作概念并同他人合作的创作方式，设计师们的创作状态有了很大的变化。如何正视这种变化，正确认识到自己的创作独立性所处的状态，从而帮助我们更好的发展，是非常值得我们关注和思考的。 一 独立创作的视觉传达设计师 非数字化时代的视觉传达设计师 在数字化设计高度发展以前，每一个设计师在设计创作时，基本上从头到尾都是一个人包干。他们通过一个人去探索主题的计划性，掌握用颜料绘画不容许有失误的技术能力，进行个人创作，直至完成作品。他们这种独立创作状态和现在处于学习阶段的视觉传达者的创作状态极其相似。正如我们所知，视觉传达设计的历史并不长，很多的设计师现在依然从事着设计工作。例如：日本的田中一光、福田繁雄、户田正寿、南部俊安，波兰的Wieslaw Walkuski等。在欣赏他们的作品时不难发现，虽然不是在同样的时间、地点进行创作，但他们都具有相同的特征，即扎实的手绘功底，以及从他们独特的个人视角诠释的设计作品。正如户田正寿所说：“多少年前，在设计创作时，我基本上从头到尾都是一个人包干的。”②他们所处的正是非数字化时代的视觉传达设计师的一种普遍状态，即在创作概念、制作过程上拥有主控性的独立创作状态。相对与他们，数字化时代的创作者的独立性就有了些限制,但仍有这样的一部分人群拥有创作独立性，视觉传达学习者、独立创作的设计师占拥有创意独立性人群的绝大部分。 数字化时代的视觉传达学习者 社会的不断发展，使越来越多的人通过学习关于视觉传达的知识，掌握了如：Photoshop、FreeHand、Illustrator、Coreldraw这样的数字处理软件，期望能就此走入视觉传达的设计世界。他们大多通过进行假的设计课题，或参与非商业性质设计比赛的方式来学习。在这种脱离了市场运作的状态下，他们也同样拥有对创作概念上的主控性。最普遍的例子就是在学校学习的平面设计专业的学生，当然还包括喜欢视觉传达这个活动的人。在中国平面设计在线设计长廊的竞赛传真③中的16个展示中，设计者不仅是设计师们，还有更多处于学习阶段的人们。对于同一个比赛命题，正是因为有了创作者在创作概念上的主控性，才有了这缤彩纷呈的设计。想在结束学习后继续保持其创作独立性，就需要定准自己的目标，是与人合作还是进行个人创作。最好能多观察数字化时代的独立创作者的创作与运营方式，结合自身的实力求发展。 数字化时代的独立创作者 同视觉传达学习者有所区别的是，数字化时代的独立创作者大多是应运市场要求和个人愿望而诞生的个人工作室的创立者，或大型设计公司的设计总监、艺术指导类的设计师。在市场的双向选择下，这些创作者依照客户的要求进行着设计创作，他们同样拥有对设计创作概念上的主控性，有时还不仅如此。户田正寿认为“作为艺术指导，首先要做的工作是决定创作概念，定了概念之后，就要挑选合适的创作人员。挑选创作人员时最重要也是最关键的事，是一定要合适那个创作概念的。否则，即使那人再优秀，也还是不用为好。②”从他的观点中不难发现这类人的创作独立性已经发生了改变，更多的是对关键事宜的独立思考，且其垄断和主控性在此得到了一定的体现。不过这并不是说他们不需要合作，脱离社会的设计是不存在的。 以上三类视觉传达设计师虽在创作方式上有所不同，但数字化时期和非数字化时期的设计师有一个本质上的相同点，就是他们都是独立的创作者。但正如历史的发展不是一成不变的一样，设计师的独立性也是不能用是否数字化来区分的，它始终是个发展的事件，独立性的变化和发展趋势就是对这种螺旋形运动的事件的分析。
看下（设计、艺术研究快报），这样的论文写起来说难也难，最主要的就是创意，要多查资料找思路的