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企业视觉识别系统即VI系统是CI整体战略的重要组成部分，属于国际通用化设计，一般包括基础层面和应用层面两部分，体现企业形象，使社会公众一目了然掌握企业希望传达的信息。企业形象设计必须把握内在的同一性和外在的差异性，即整个VI系统（包括基础系统和应用系统）必须完整、统一和通用同时又要对外彰显个性和与众不同。视觉识别的特征是：重视视觉冲击力，强调统一标准的符号，追求简单。一套完整VI一般包括基础部分和应用部分，这其中最重要的是标志（LOGO）的开发。企业的标志是VI系统的核心，她是企业文化、经营理念、企业宗旨、目标的提炼；在VI系统中，标志是应用得最广泛、出现频率最多的要素，具有发动所有视觉设计要素的主导力量。创意一个标志，其题材取自企业的主题素材中。通常，作为企业形象另外的组成部分是企业的辅助标志，即用一些形象化的图形，辅助企业标志，强化企业性格，表达产品和服务的特质；20世纪50年代前后，在美国兴起视觉识别（VI）。其背景是受美国"汽车文化"的影响。当时高速公路网已经形成，对道路的交通标志提出了新的要求，为适应高速行车和复杂的行车路径，出现了统一而简洁的交通识别符号。美国的市场学家将此理念转移到商业传播上，认为消费者恰如高速行驶的司机，面对着娱乐城复杂的识别环境，竞争的公司因而需要有简练统一的符号去抓住消费者（及一切相关的受众）的注意。这种标准符号系统的思想也广泛运用到各种公众场合。视觉信息传播在整个传播中占有最大的比重，而公司识别是以视觉图形为主的。其基本的要素包括：商标，标准颜色，标准字等。IBM公司、麦当劳公司是这一阶段美国公司运用VI的代表。——————美景创意品牌设计公司
vi毕业设计论文参考文献一、视觉基本要素设计二、视觉应用要素设计的准备工作三、具体应用设计项目的展开四、编制VI视觉识别手册一、视觉基本要素设计企业标志企业标志，可分为企业自身的标志和商品标志。企业标志特点：其一，识别性。其二，系统性。其三，统一性。其四，形象性。其五，时代性。企业标志设计作业流程：调查企业经营实态、分析企业视觉设计现状，其具体包括如下现状：其一，企业的理念精神内涵与企业的总体发展规划。其二，企业的营运范围、商品特性、服务性质等。其三，企业的行销现状与市场占有率。其四，企业的知名度与美誉度。其五，企业经营者对整个形象战略及视觉识别风格的期望。其六，企业相关竞争者和本行业特点的现状等。1、确立明确的概念。2、具体设计表现。3、标志作业的缜密化：其一，标志细部的缜密化。其二，标志形态的数值化：一是方格化，二是比例尺寸标志法，三是圆弧角度标志法。其三，标志形态的多样化：线条粗细的变化；正负形的变化；彩色与黑白的变化；各种点、线、面的变化（如空心体、网纹、点成面、线成面等）；对应不同媒体的形态变更；缩小或放大形态的变化。企业标准字企业标准字是将企业名称、企业商标名称略称、活动主题、广告语等进行整体组合而成的字体。企业标准字特征：其一，识别性。基二，可读性。其三，设计性。其四，系统性。企业标准字种类：其一，企业名称标准字。其二，产品或商标名称标准字。其三，标志字体。其四，广告性活动标准字。企业命名或更名：企业更名方案有以下几种情况：其一，全面变更公司名称，包括现有标准字、标准色等基本视觉要素。其二，部分变更或简化企业名称，同时推出新的标准字、标准色。其三，阶段性变更。其四，统一企业名称和商标品牌名称。其五，在企业名称的标准字和标准色不变的前提下，根据不同的使用场合，开发出适应不同场合的变化形式，以求达到形式变化的感觉。标准字制图法：标准字制图法常用两种方法：其一，方格表示法。其二，直接标志法。企业标准色企业标准色，是指企业通过色彩的视知觉传达，设定反映企业独特的精神理念、组织机构、营运内容、市场营销与风格面貌的状态的色彩。标准色的开发设定：调查分析阶段：其一，企业现有标准色的使用情况分析。其二，公众对企业现有色的认识形象分析。其三，竞争企业标准色的使用情况分析。其四，公众对竞争企业标准色的认识形象分析。其五，企业性质与标准色的关系分析。其六，市场对企业标准色期望分析。其七，宗教、民族、区域习惯等忌讳色彩分析。概念设定阶段：积极的、健康的、温暖的等（如红色）；和谐的、温情的、任性的等（如橙色）；明快的、希望的、轻薄的等（如黄色）；成长的、和平的、清新的等（如绿色）；诚信的、理智的、消极的等（如蓝色）；高贵的、细腻的、神秘的等（如紫色）；厚重的、古典的、恐怖的等（如黑色）；洁净的、神圣的、苍白的等（如白色）；平凡的、谦和的、中性的等（如灰色）。色彩形象阶段：通过对企业形象概念及相对应的色彩概念和关键语的设定，进一步确立相应的色彩形象表现系统。模拟测试阶段：其一，色彩具体物的联想、抽象感情的联想及嗜好等心理性调查。其二，色彩视知觉、记忆度、注目性等生理性的效果测试。其三，色彩在实施制作中，技术、材质、经济等到物理因素的分析评估。色彩管理阶段：本阶段主要是对企业标准色的使用，作出数值化的规范，如表色符号、印刷色数值。实施监督阶段：对不同材质制作的标准色进行审定；对印刷品打样进行色彩校正；对商品色彩进行评估；其他使用情况的资料收集与整理等。辅助图形辅助图形是企业识别系统中的辅助性视觉要素，它包括企业造型、象征图案和版面编排等三个方面的设计。1、企业造型（又称之为商业角色或吉祥物、商业标识画）的设计与应用：企业造型是为了强化突出企业或产品的性格特征，而设计的漫画式人物、动物、植物、风景或其他非生命物等，作为企业的具体象征。企业造型的应用：其一，二维媒体，如印刷品等。其二，三维媒体，如影视媒体。其三，户外广告和POP广告等，如路牌、车体。其四，企业公关物品和商品包装，如赠品等到。2、企业象征图形的设计构成：象征图形不是纯装饰的图书馆案，是企业基本视觉要素的拓展联系。企业象征图形的设计题材：其一，以企业标志的造型为开发母体。其二，以企业标志或企业理念的意义为开发母体。3、版面编排设计：一般的版面包括天头、版心、地脚三大部分，编排的内容要素包括视觉识别系统中的基本要素组合、正文（文字和图）、企业造型等，它们处于版面的不同位置。版面编排常用两种方式表示其结构：其一，直接标示法。其二，符号标志法。企业视觉识别基本要素的组合方式根据具体媒体的规格与排列方向，而设计的横排、竖排、大小、方向等不同形式的组合方式。 基本要素组合的内容：其一，使目标从其背景或周围要素中脱离出来，而设定的空间最小规定值。其二，企业标志同其他要素之间的比例尺寸、间距方向、位置关系等。标志同其他要素的组合方式，常有以下形式：一是标志同企业中文名称或略称的组合；二是标志同品牌名称的组合；三是标志同企业英文名称全称或略称的组合；四是标志同企业名称或品牌名称及企业选型的组合；五是标志同企业名称或品牌名称及企业宣传口号、广告语等的组合；六是标志同企业名称及地址、电话号码等资讯的组合。禁止组合规范：其一，在规范的组合上增加其他造型符号。其二，规范组合中的基本要素的大小、广告、色彩、位置等发生变换。其三，基本要素被进行规范以外的外理，如标志加框、立体化、网线化等。其四，规范组合被进行字距、字体变形、压扁、斜向等改变。专用字体专用字体包括现有标准字体和指定字体。标准字体：多用于企业名称、商品名称、商标名称等。指定字体：常用于部门名称、设施名称、分支机构名称及其地址、广告内容、正式文书等。设计选择专用字体应注意事项：其一，调查整理专用字体的使用范围、使用目的、使用状况等。其二，选用指定字体，应考虑同标志和标准字体等基本要素的风格相协调。其三，所选字体的种类及文字的组合形态、方法应有一定的规律，并形成具有可读性的、再现性的、识别性的文字系统。返回页首二、视觉应用要素设计的准备工作应用要素项目的现状调查现状项目的收集分类：对现有应用要素的项目收集的，主要集中于以下项目内容：其一，事务用品类，如名片、各式文书等。其二，广告促销类，如小手册、电视广告、公告资料等。其三，标识招牌类，如旗帜、各类导引标识等。其四，运输工具类，如运输卡车、拖车等。其五，商品包装类，如商标、包装纸等。其六，员工制服类，如徽章、工作服等。其七，建筑环境类，如外观、办公室等。其八，展示典礼等，如纪念活动、展示环境、专卖店等。应用要素设计开发策略的确定：对于某个企业形象中的具体应用要素设计项目而言，在开发设计之前，应对其客观的限制条件和依据作出必要的确定，避免设计项目虽然很美，但不能使用的问题：其一，项目的功能需要。主要是指完成设计项目成品所必需的基本条件，如形状、尺寸规格、材质、色彩、制作方式和用途等。 其二，项目使用的法律性限制。如信封的规格、招牌指示等环境要素的法规条例。其三，行业性质的需要。主要是指企业所在行业中，一些约定俗成的规定或需要，如事务性用品中的单据、包装类的规定等。返回页首三、具体应用设计项目的展开目录：1、事务用品类；2、包装产品类；3、旗帜规划类；4、员工制服类；5、媒体标志风格类；6、广告招牌类；7、室内外指示类；8、环境风格类；9、交通运输类；10、展示风格类；11、专卖店风格类；12、其他。事务用品类其项目细则包括：1、名片2、信纸3、信封4、便笺5、各型公文袋6、资料袋7、薪金袋8、卷宗袋9、合用书10、报价单11、各类表单和账票12、各类证卡（如邀请卡、生日卡、圣诞卡、贺卡）13、年历、月历、日历14、工商日记15、奖状、奖牌16、茶具17、办公设施等用具（如纸镇、笔架、圆珠笔、铅笔、雨具架、订书机、传真机等）主要设计要素：事务用品类的主要设计要素一般包括：企业标志企业名称（全称或略称）标志字标准字标准色彩企业造型象征图形企业署名地址、电话、电报、电传、电子邮件信箱、邮政编码企业标语口号营运内容事务用品名称（如“请柬”、“合同书”）图形、文字 、构图肌理、制作工艺等包装产品类包装产品类项目细则：1、外包装箱（大、中、小），2、包装盒（大、中、小），3、包装纸（单色、双色、特别色），4、包装袋（纸、塑料、布、皮等材料），5、专用包装（指特定的礼品用、活动事件用、宣传用的包装），6、容器包装（如瓶、罐、塑料、金属、树脂等材质），7、手提袋（大、中、小），8、封口胶带（宽、窄），9、包装贴纸（大、中、小），10、包装封缄（大、中、小），11、包装用绳，12、产品外观，13、产品商标表示，14、产品吊牌，15、产品铭牌等。主要设计要素：包装形式：单件设计、成套设计、组合设计、组装设计等。构成要素：企业署名（标志、标准字体、标准色、企业造型、象征图形等），图形（摄影、插图等），文字（使用说明、质量保证等），材质（纸、塑料、金属、布、皮等），结构，制作工艺等。旗帜规划类主要项目细则：1、公司旗帜（标志旗帜、名称旗帜、企业造型旗帜 ）2、纪念旗帜3、横式挂旗4、奖励旗5、促销用旗6、庆典旗帜7、主题式旗帜等。8、其中各类吊挂式旗帜多用于渲染环境气氛，并与不同内容的公司旗帜，形成具有强烈形象识别的效果。基本设计要素：企业标志企业名称略称标准色企业造型广告语品牌名称商标图形材质（纸、布、金属等）员工制服类主要项目细则1、男女主管职员制服（二季）2、男女行政职员制服（二季）3、男女服务职员制服（二季）4、男女生产职员制服（二季）5、男女店面职员制服（二季）6、男女展示职员制服（二季）7、男女工务职员制服 (二季)8、男女警卫职员制服 (二季)9、男女清洁职员制服 (二季)10、男女后勤职员制服 (二季)11、男女运动服 (二季)12、男女运动夹克 (二季)13、运动帽、鞋、袜、手套；14、领带、领带夹、领巾、皮带、衣扣；15、安全帽、工作帽、毛巾、雨具。主要设计要素：企业基本视觉要素的运用，如企业标志、企业名称、标准色、广告语等制服的内外造型（外观形态、内部款式等）质料（如朴素自然的棉麻布料，庄重挺拔的毛料，华丽高雅的丝绸缎料等）不同岗位性质的制服色彩专制的衣扣、领带、领带夹、拉链、皮带等服饰配件媒体标志风格类主要项目细则：1、电视广告商标标志风格；2、报纸广告商标标志风格；3、杂志广告商标标志风格；4、人事招告商标标志风格；5、企业简介商标标志风格；6、广告简介、说明书商标标志风格；7、促销POP、DM广告商标标志风格；8、海报商标标志风格；9、营业用卡（回函）商标标志风格。媒体广告类主要项目细则：1、导入CI各阶级对内对外广告；2、企业简介、产品目录样本；3、电视CF、报纸、海报、杂志广告；4、直邮DM广告、POP促销广告；5、通知单、征订单、明信片、优惠券等印刷物；6、对内对外新闻稿；7、年度报告、报表；8、企业出版物（对内宣传杂质、宣传报）。主要设计要素：企业标志、名称略称、象征图形等企业署名企业色彩系统的运用媒体比例尺寸、篇幅、材质（如纸、霓虹灯等）文字、图形图象、声音、镜头、光影及其结构格式室内外标识类项目细则：1、招牌类：2、室内外直式、模式、立地招牌；3、大楼屋顶、楼层招牌；4、骑楼下、骑楼柱面招牌；5、悬挂式招牌；6、柜台后招牌；7、企业位置看板（路牌）；8、工地大门、工务所、围篱、行道树围篱、牌坊。指示类：室内外指示系统；1、符号指示系统（含表示禁止的指示、公共环境指示）；2、机构、部门标示牌；3、总区域看板；4、分区域看板；5、标识性建筑物壁画、雕塑造型。环境风格类项目细则：1、主要建筑物外观风格；2、建筑内部空间装饰风格；3、大门入口设计风格；4、室内形象墙面；5、厂区外观色带；6、玻璃门色带风格；7、柜台后墙面设计；8、公布栏、室内精神标语墙；9、环境色彩标志；10、踏垫；11、烟灰缸、垃圾桶；12、员工储物柜；13、室内装饰植物风格。交通运输工具类1、营业用工具，如服务用的轿车、吉普车、客货两用车、展销车、移动店铺、汽船等。2、运输用工具，如大巴、中巴、大小型货车、厢式货柜车、工具车、平板车、脚踏车、货运船、客运船、游艇、飞机等。3、作业用工具，如起重机车、推土车、升降机、曳拉车、拖车头，公共用清扫车、垃圾车、救护车、消防车、电视转播车等。主要设计要素：企业标志品牌标志标准字体企业造形象征图案及其组合方式，位置比例尺寸、制作工艺等展示风格类项目细则：1、展示会场设计；2、橱窗设计；3、展板造型；4、商品展示架、展示架、展示台；5、展示参观指示；6、舞台设计；7、照明规划；8、色彩规划；9、商标、商标名称表示风格；10、椅子、桌子、沙发等风格。主要设计要素：企业标志标准字体标准色文字图形企业造型空间结构灯光材料展品影音等专卖店识别风格专卖店识别企划：其一，准备阶段。提出整个识别设计的进度表，并列出有关应知事宜，创意设计方案和简单说明，收集各项资料，制定专卖店识别所需的计划等。其二，设计阶段。根据上阶段所准备的资料，制定平面配置图及各部分的立面图、透明图；制定家具风格、色彩规划及材料计划表。其三，编制规范手册。制作详细的平面图、立体图、剖视图和局部大样图；灯光配置规划和说明；家具配置计划图；施工规范图；施工规范说明。项目细则：1、各空间区域的平面图和立体图、施工图；2、各类材质规划；3、各空间区域色彩风格；4、功能设备规划（如水电、照明等）；5、环境设施规划（如柜台、桌椅等家具，盆栽、垃圾桶、烟灰缸等环境风格，各类橱柜）；6、店员服饰风格、店内外广告招牌造型；7、店内外标识类；8、商品展示类（如商品陈列台、促销台、价目牌、分类牌、店卡、目录架、品牌灯箱等）。返回页首四、编制VI视觉识别手册设计手册结构体系其一，概念的诠释。如CI概念、设计概念、设计系统的构成及内容说明。其二，基本设计项目的规定。主要包括各设计项目的概念说明和使用规范说明等。如企业标志的意义、定位、单色或色彩的表示规定、使用说明和注意事项，标志变化的开发目的和使用范围，具体禁止使用例子等。其三，应用设计项目的规定。主要包括各设计项目的设计展开标准，使用规范和样式、施工要求和规范详图等。如事务用品类的用字体、色彩及制作工艺等。设计手册编制形式其一，将基本设计项目规定和应用设计项目规定，按一定的规律编制装订成一册，多采用活页形式，以便于增补。其二，将基本设计项目规定和应用设计项目规定，分开编制，各自装订成册，多采用活页和目录形式。其三，根据企业不同机构（如分公司）或媒体的不同类别，将应用设计项目分册编制，以便使用。 设计手册具体内容其一，引言部分。如领导致词，企业理念体系说明和形象概念阐述，导入CI的目的和背景，手册的使用方法和要求。其二，基本设计项目及其组合系统部分。如基本要素的表示法、变体设计等。其三，应用设计项目部分。其四，主要设计划要素样本部分。如标志印刷样本或干胶，标准色色票等。！
十大飒飒大省得发
销售竞争也是空前激烈。作为平面设计来说，更需要深入领会这些特点。毕竟作为形象来说，服装品牌的设计与日常宣传的设计，对引导销售起到了非常大的作用。这一点任何服装品牌不可忽视。假想中的成都健特曼服装有限公司其品牌的名称为：英文Gentlemen,中文为：先生们。这个品牌从名称上明显的突出男性的特征。所以在设计上需要抓住男性的喜好、色彩情绪的感染与人文需求。在整个VI视觉识别的设计中，企业标志和形象和企业色将成为设计的重点，有了这些重点与特征，应用部分的设计要点和方向才可以展开。VI设计所隐含的公司产品目标、方向、和理念将贯穿于所有的设计中。公司的理念为，高质量、国际化、为成功人士打造一个属于属于自己群体的品牌。一、商标设计方向分析1． 高档性 男装的竞争越来越激烈，高档化品牌化已经成为竞争的重点。特别是集中在未成功人士打造系列服装。同时投入多，利润空间大。健特曼服装有限公司正是以高档男装为开拓市场的重心。所以标志需要高档简洁。2． 时尚性男性成功人士大多以商业性的严谨形象为主，但时代的发展，逐渐加入了部分休闲印象，正在向舒适得体的方向发展。给人以高贵典雅，温文尔雅的特点。这是时代的要求。因此标志要具有时尚特点。不可完全过于死板。由于国际化的大趋势，男装也是以西装的版型为主。所以可以参考一些国外的风格，以实现，时尚化与国际化。3． 分类群体性在商业人士集中的领域中，他们的朋友一般是同行，也就是所谓的同类人，他们之间往往发展成为一个群体，一个无形的组织。社会上很多为他们开辟的商务休闲场所，如商业俱乐部、商业会所等等。本品牌可以借助这种潜在的说法形成一种引导方向。也就是标志有协会、组织的特点，暗含着成功人士应该穿这样品牌的服装。4． 男性化健康阳光的男性往往给人以健硕挺拔的特点，充满阳刚之力，他们是市场的强者。标志的图像上要突出这个特点。5．色彩男性化男性的色彩大多集中在蓝色调上，但高档服装的色彩与运动装、儿童装、有一些区别，成功人士集中在30-50岁之间，这个年龄段的男性，在外表上需要稳重，稳重给人以信任感。所以色彩需要稳重，但不可以压抑、老气。
《模式识别与人工智能》是由中国自动化学会、国家智能计算机研究开发中心和中国科学院合肥智能机械研究所共同主办、科学出版社出版的学术性期刊。本刊主要发表和报道模式识别、人工智能、智能系统等方面的研究成果与进展，旨在推动信息科学技术发展。本刊1989年创刊，双月刊，主编为戴汝为院士。本刊创刊以来，得到较大发展，已成为模式识别、人工智能学术界有较大影响的刊物。1、自1992年以来，一直被《中文核心期刊要目总览》收为自动化技术、计算机技术领域核心刊物。2、1994年起，为《中国学术期刊文摘》引用期刊。3、1995年，被美国工程信息公司（Ei）收为Ei Page One数据库收录期刊。4、1996年被《中国科学引文数据库》列为来源期刊及统计源。5、1998年，被教育部定为“学位与研究生教育中文重要期刊”之一。6、1999年～2000年，获国家自然科学基金委择优支持基础性和高科技学术期刊专项资助经费资助。7、2008年，被 EI Compendex 数据库收录。8、2010年，获中国科协2010年度精品科技期刊项目资助。9、为适应和推动我国人工智能、模式识别学科发展，本刊1999年由每期80页扩版至128页，2000年起由16开本改为大16开本，2004年由季刊改为双月刊。近两年来，本刊每期作了较大扩版。人工智能是我国优先发展的学科之一，模式识别与智能系统是我国鼓励发展的专业。近些年来，我国人工智能、模式识别学科发展较快，在研究与应用方面不断取得进展。本刊将会成为与学科同步发展的精品性期刊。本刊共设四个栏目：论文与报告；综述与评论；研究与应用；信息与动态。
自动化研究生阶段叫做控制科学与工程，下设五个方向（二级学科）：1、控制理论与控制工程。2、检测技术与自动化装置。3、系统工程。4、导航、制导与控制。5、模式识别与智能系统。双控为国家级重点学科的学校：清华、上交、东南、东北、浙大、西工大等；检测为国家级重点学科的学校：浙大、天大；系统为国家级重点学科的学校：西交、华科；导航为国家级重点学科的学校：哈工大等；模式为国家级重点学科的学校：清华、上交、西交、南理工等；下面是看到的一篇较好的文章与自动化考研的同学分享：首先谈谈顶尖牛校.毫无疑问,清华一支独秀,上交紧随其后,这在圈内是人所共识的。清华自动化的特点是研究领域广度深,在拥有传统优势，控制理论与控制工程方面极负盛誉,在新兴的信息学科交叉领域--模式识别与智能系统方面以明显优势领先于国内同行.之所以会取得如此骄人成绩,归功于该校强大的工科整体实力.事实上自动化系的许多研项目都是在与计算机系,电子工程系紧密合作下开展的.清华最具国际竞争力的智能技术与系统国家重点实验室就挂靠这三个系.自动化系负责智能信息处理的相关研究.另外,清华的CIMS国家工程研究中心更是该系的金字招牌.因此,无论国家投入,自身实力,国际声誉,发展前景上看,清华自动化在中国的霸主地位短期内不会动摇. 上交是传统的工科牛校,自动化系又是该校工科中的重点方向.虽然它规模不大,但却发展均衡,锋芒毕露,极具实力.在自动控制和模式识别方面均有牛人如席裕庚,施鹏飞等主持.这两个领域曾入选国家重点学科,获此殊荣的仅清华,上交两家,其实力可见一斑.另外该系在CIMS,机器人装配方面也大有作为. 接下来可以谈谈第二档牛校---浙大与东南.浙大自动化发展很不均衡,几乎朝着工业自动化一边倒.在这方面,既有国家重点实验室与国家工程中心,也有以孙优贤院士为首的一群牛人撑腰,在国内将同行们甩开了一大截.可惜其他领域乏善可陈,如不加强新兴方向的研究投入,很难获得较高的国际声誉.毕竟,工业自动化只是自动化的一个经典分支,并且在国际学术界受重视度十分有限. 东南大学自动化有着与浙大相似的学科构成,也是偏于工程控制.该系于这方面的历史浸淫颇深,全凭多年来打下的深厚功底运作到现在.老一辈院士钱钟韩，冯纯伯为其在国内赢得了很高地位.现在的人才梯度建设也不错，有田玉平，郭雷等,CIMS更是国内独领风骚(北京第一机床厂CIMS工程:该校是工程唯一的技术依托单位，由本建设项目中的三个二级学科与"计算机应用"学科联合攻关，最终完成的，该工程获得美国制造工程师协会颁发的"工业领先奖"。这是该组织第一次授予非美国企业的国际性大奖。)，不过近年来在势力强大的弱电学科（无线电系，电子系）影响下，有着偏弱电的倾向，目前在重点发展检测技术与自动化装置、模式识别与智能系统两个二级学科。如果学科领域再有所拓展的话,应该能保住其现在的排名. 第三档学校当推哈工大,西交,国防科大,北航,东北,华工等 .它们的特点是在某些方向上比较突出,整体实力也还较为强 劲.如哈工大,国防科大的机器人研究走在国内前列,西交的 模式识别在顶尖牛人郑南宁的带领下异军突起.另外,北航的 单片机与嵌入式系统,西工大的飞行器控制,南开的系统理论 ,中科大的系统仿真,化工过程自动化...都是值得一提的亮 点. 至于其他学校,继续往下排就比较模糊,意义不大了,一般可 依学校名气,博士点,师资而定.小弟不再赘述. 对于考研的朋友还可以考虑一下中科院的研究所.单从实力 上讲的确是不错的选择.沈阳自动化所在机器人研究方面与 哈工大,国防科大并称为中国的"三驾马车",北京自动化所的 人工智能可与清华比肩,模式识别更是独步中华,每年在国际 权威刊物上发表论文数超过国内高校的总和.另外,502所的 空间卫星控制实力超群,有志于国防领域高精尖技术研究的 朋友可以留意.当然这些学校分数很高，初试起码拿到370的分数才有希望，复试一般问题不大。 本人认为，排名都只是虚的东西，每年的排名都会不一样。出路好才是真的好。毕业待遇好，发展前景好。这样的高校才是真正的强校。最后祝福认真复习的考研学子都能考入理想的高校！！！
“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
对《人工智能》专业选修课教学的几点体会
摘要：“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，提高《人工智能》专业选修课的教学效果，我们结合近几年的实际教学 经验 ，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。
关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践
人工智能(Aritificial Intelligence，英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。
一、优选教材
目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。
二、考核方式
在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。
三、教学内容调整
对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。
四、教学手段的改进
(一) 激发学生的学习兴趣
经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。
(二) 借助多媒体教学
多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论
我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。
五、实践教学
实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验 报告 。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。
人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。
参考文献
[1]蔡自兴，徐光佑.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2003.
[2]路小英，周桂红，赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2007，9(4)：66-68.
[3]马建斌，李阅历，高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2011，13(3)：330-332.
[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息，2011，(7)：541.
[5]张廷，杨国胜.“人工智能”课程教学的实践与探索[J].课程与教学，2009(11)：133-134.
本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。
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数字图像处理方面了解的了。
毕业论文查重图片不会查。论文查重的主要查询的是文字的重复率。
学位论文（设计）工作的完成是高校人才培养的关键环节，对于学生而言直接关乎能否顺利毕业和找到一份好工作，其重要性不言而喻。
因而，在当前临近毕业的时间节点，在如今高校“严出”的大趋势大背景下，国内一些大学实施更加严苛的论文内容重复率指标和二次抽检以及严厉的处罚措施，最近一段时间引起了媒体的广泛关注。
扩展资料：
论文查重的目的和原因：
查重的目的是惩戒行为不当的学生和责任心不强的导师，如果不进行适当惩罚，查重的目的就是查重本身，那就很容易沦为生意。
论文查重的逻辑基点是：学生都是“小偷”，导师都不负责任，这类似于法律上的有罪推定。不去追本溯源，解决不了学生和导师的问题，就搞个第三方监督，这样大家更不去认真对待学术规范了。
这是典型的皇帝不急太监急。导师会想，反正有查重，论文我就不必细看了。学生会想，反正有查重，为了躲避重复，语句通顺与否就不管了。
管理部门就更加对论文质量不过问了，一切都有查重呢。其实对于导师而言，根本不怕查重，因为我们对每一篇学位论文的内容都了如指掌，就是学生写作要更规范，这是好事。
参考资料来源：人民网--徐耀：论文查重与学术无关
参考资料来源：人民网-- 严格“论文查重”促人才质量提升
图像处理的核心是图形算法。人工智能和模式识别这些关注于应用。只有掌握算法，能够灵活应用，积累项目经验，会有用武之地。
目前应该只有知网具备图片识别的能力，其他查重系统根本无法识别，就算能识别，以目前的OCR技术也只能做到接近100%的准确率。不过，如果学校是用知网来检测重复率的话，最好是不要在图片上耍小聪明，没什么很大的意义。还有图片最好是自己做的图，网上找的图片也会被判定为重复的。
通过面部表情来识别人的心理
通过面部表情来识别人的心理，生活中，想知道一个人内心在想什么，其实是有方法的，我们可以通过人们的面部表情，来识别人的心理变化。那么大家知道要如何通过面部表情来识别人的心理吗？下面和我一起来了解一下吧！
在人们日常交流中，只有7%的信息是通过语言来传递的，55%的信息是通过面部表情来体现的。可见，表情信息在人们之间交流的重要性。
随着人工智能和模式识别的不断发展，人机智能交互中的一项重要技术——人脸表情识别也受到关注。人脸表情识别主要是利用人脸识别技术，对人脸的表情信息进行特征提取并归类，使计算机能获知人的表情信息，进而推断人的心理状态，从而实现人机之间的高级智能交互。
从识别模式来看，人脸表情识别与我们的行为心里学是一致的。行为心里学有一个说法是瞬间识人的超级心里密码是在第一时间看对方的脸。通过表情判断一个人的心里情况，也就是通过细小的表情和微小的动作来观察对方的心里，对即将发生的事情做出一个准确推断。
目前，人脸表情识别的应用领域主要是安全领域、智能机器人研制、电脑游戏、医疗领域等。并且人脸表情识别主要定义六种表情生气、厌恶、害怕、伤心、高兴、吃惊，将人脸划分为若干个运动单元来描述面部动作，这些运动单元显示了人脸运动与表情的对应关系。
人脸表情识别可分为人脸图像的获取与预处理、表情特征提取和表情分类这三部分。基本上与人脸识别在人脸图像的获取和预处理这些环节上是一致的，只是在特征提取方面有区别，人脸识别提取的特征是同一人脸的个体差异，而表情识别提取的特征是同一人脸的不同表情下的差异。
亚里士多德说，脸是心灵的一扇窗，透过表情可以看到一个人的思想。古罗马时期的大哲学家西塞罗也是这一观点的支持者。的确，两千年过去了，面部表情仍然被普遍认为是判断人们感受的一种有效方式，而且不论年龄、性别和文化差异。比如：挑起眉毛表示困惑，微笑表示幸福，皱眉表示悲伤。
但事实果真如此吗？心理学家针对数百篇关于面部表情和潜在情绪之间关系的论文进行了一项分析研究，得出的结论有点儿令人意外：并没有翔实的科学证据表明，人们的日常情绪可以通过面部表情来识别。也就是说，一个没有面带微笑的人，并不意味着他不快乐。
心理学家发现，以城市为生活背景的.成年人，生气时皱眉的机率平均为30%。这就意味着， 人们在生气时，大约有70%的情况是不会皱眉的。相反，人们把皱眉用在了别处，比如，当人们集中注意力时，当有人讲了一个糟糕的笑话时，或者当他们体内有气体时（想要放屁时）。
研究人员得出结论，皱眉，或者面有怒色，是人们表达愤怒的方式之一，但绝不是唯一。人类面部表情之复杂和难以捉摸，不仅限于愤怒，也适用于心理学家定义的六种情绪类别：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶。
这让人们对科技公司开发人工智能算法的努力产生了疑问。科技公司总是声称，人工智能算法可以识别面部表情，并计算出潜在的情绪状态。例如，微软声称其"情感分析应用程序"能够通过检测人们的视频片段来判断他们的内心感受。然而，美国俄亥俄州立大学的计算机工程师阿历克斯·马丁内斯对此表示怀疑。他认为，试图根据人脸图像识别人类情绪的做法，事实上是忽略了产生情绪的背景环境的重要性。
首先，面部表情是人们用来交流的许多非语言形式之一，类似的还有身体语言。人工智能识别人的情绪也需要考虑这些因素。而了解情绪产生的背景对于面部表情的解读似乎更为重要。对此，马丁内斯博士引用了一项实验来加以证明。在该实验中，研究人员给参与者展示了一名男子的脸部特写照片，照片上的人嘴巴大张着似乎在尖叫，脸涨得通红。
仅仅根据这一点，大多数参与者会猜想照片上的人非常生气。然而将照片拉到全景，才发现照片实际上是一名足球运动员伸出双臂庆祝进球。他那张局部看起来像是生气的脸，实际上是一种狂喜的表情。
考虑到人们在大部分时间里无法通过表情来准确猜测彼此的情绪状态，马丁内斯博士认为，计算机也不可能做到这一点。他表示："一些公司声称算法可以通过人们的表情来识别他们的情绪状态，并将其应用到比如招聘等场景中，""有些公司要求应聘者提交一份视频简历，然后由一个机器学习系统对其面部表情进行分析，之后得出是否适合雇佣的结论，这种做法真的很令人震惊，因为有些算法可能是基于错误的假设，甚至是一个危险的假设，而在此基础上得出的结论可能是非常可怕、甚至是危险的。"
我倒是见过matlab基于PCA法的人脸面部表情识别，个人感觉很有道理，不过我没这个能力，写不出来，lz可以考虑pca法
＝＝你是本科还是硕士啊论文的话应该主要是算法的研究和改进吧……问题比如：你采用了哪种人脸识别算法你对这种算法的改进在哪里(你不只要说明改进在哪里可能还需要做一些实验收集下数据来对比说明算法在改进后对性能有了提升)新算法比其他算法好在哪里(还是通过实验收集数据对比一下)分析下算法的复杂度(时间复杂度和空间复杂度可能都会要求毕竟图像分析很占空间)然后是怎样进行优化的实验采用的样本是哪些(我们当时用的UCIrvineMachineLearningRepository下面会有CMUFaceImages大家一般都用这个库来作为样本)怎样对实验结果进行量化比较的(标准是什么)如果是模式识别的话还可能关心怎样选的特征值和特征空间(计算量大的话是怎样减少计算量的)训练样本采用的什么算法实验的识别率是多少算法的性能是不是稳定……＝＝我想到的都是本科的问题如果是研究生的话可能还会问的更难
可以。 毕业论文是可以用别人训练出来的，但是自己也要有创新，不能全部使用，不然是不会过的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。
学生进教室后自动识别个人信息，系统自动签到签退，全程监控学生上课听讲情况，就连发呆、打瞌睡和玩手机等行为都能被识别出来……近日，位于江苏南京的中国药科大学在部分教室“试水”安装了人脸识别系统，引起社会的广泛关注。 国内已有很多学校安装了人脸识别系统，其引发争议的一个共同问题是，是否侵犯隐私？首先要承认，对于被监控的学生来讲，恐怕普遍会有种不适感，因为自己多低一会儿头，可能就会被“记录在案”，这无形中是一种压力。人脸识别的第二个问题是，是否对学习有帮助？根据学校方面的调研，人脸识别技术不仅可以高效率地进行考勤，还可以发现和捕捉学生的学习情况，有助于激励和鞭策学生将主要精力放在学习上。有人则认为这不是必然结果，如果课堂总是很“水”，即便能留住学生的人，也未必能留住学生的心，甚至还会让学生对学习产生反感。 梳理这些争议，其实跟两种思维有关。一种是“管理思维”，一种是“教育思维”。持“管理思维”的人，对于人性缺乏信任，认为充分的自由未必能转化为学习的自律，因此对有利于提高工作效率、减轻工作强度的措施情有独钟。而持“教育思维”的人，总是相信人性的魅力，认为只要课程足够好，学生就自然喜爱，不必采取人为干预。这两种看法都有道理。现在外界的诱惑太多了，有些学生对学习提不起兴趣，当然需要严管厚爱；但众多“逃课族”“低头族”的出现，也说明了教学乏善可陈，呼唤更多“金课”。
计算机软件毕业论文的题目都好写啊
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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