视觉识别系统论文的参考文献
旅游论文参考文献大全
参考文献是在学术研究过程中，对某一著作或论文的整体的参考或借鉴。征引过的文献在注释中已注明，不再出现于文后参考文献中。下面我们来看一下旅游论文的参考文献有哪些吧。
[1]廖娟.少数民族旅游地居民地方依恋与旅游开发研究--以云南大理为例[J].中国商贸.2013(33)
[2]程岚，段渊古，殷晓彤，孟宇轩.工业废弃地景观改造中的场所精神构建探析--以黄石国家矿山公园为例[J].西北林学院学报.2014(03)
[3]邵春艳.论江西矿业遗产旅游资源开发研究[J].旅游纵览(行业版).2011(08)
[4]刘峘，江权，孙广懿.度假型矿山公园的规划设计探索--北京市房山区四马台矿山公园规划实践[J].规划师.2014(05)
[5]董娜.开滦矿业文化旅游品牌构建[J].煤炭经济研究.2012(12)
[6]黎启国，郑伯红.论国家矿山公园建设的可持续发展[J].工业建筑.2014(04)
[7]郑群明，夏赞才，罗文斌，刘媛媛.世界遗产申报对居民地方感的影响--以湖南崀山为例[J].旅游科学.2014(01)
[8]涂海丽，黄国华.对江西矿业遗产旅游开发的思考[J].老区建设.2014(04)
[9]邓祖涛，毛焱，梁bin.居民参与历史文化名镇保护意愿的影响因素分析--来自湖北省新店镇的调查数据[J].资源开发与市场.2013(11)
[10]许子伯.国家矿山公园建设项目的监理工作要点[J].煤炭工程.2011(S2)
[11]李海娥.旅游地居民：不可忽视的目的地营销力量[J].广西经济管理干部学院学报.2014(01)
[12]曾启鸿，袁书琪.旅游目的地的居民地方依恋差异研究--以鼓浪屿为例[J].重庆师范大学学报(自然科学版).2011(06)
[13]许振晓,张捷,GeoffreyWall,曹靖,张宏磊.居民地方感对区域旅游发展支持度影响--以九寨沟旅游核心社区为例[J].地理学报.2009(06)
[14]李淼焱,张静.辽宁阜新海州露天煤矿工业遗产旅游开发条件分析及对策研究[J].全国商情(经济理论研究).2009(08)
[15]卢松，杨兴柱，唐文跃.城市居民对大型主题公园旅游影响的感知与态度--以芜湖市方特欢乐世界为例[J].旅游学刊.2011(08)
[16]马强，段渊古，王min.海州矿国家矿山公园主题广场景观设计浅析[J].湖北农业科学.2013(15)
[17]陈亚颦，徐丽娇.西双版纳傣族社区居民地方感变化研究[J].云南师范大学学报(哲学社会科学版).2013(01)
[18]梁登，李明路，夏柏如，李海学，高永坡.矿业遗迹分类体系的建立[J].现代矿业.2013(12)
[19]唐玲萍.民族旅游村寨居民的地方感培育[J].玉溪师范学院学报.2012(11)
[20]保继刚，杨昀.旅游商业化背景下本地居民地方依恋的变迁研究--基于阳朔西街的案例分析[J].广西民族大学学报(哲学社会科学版).2012(04)
[21]李德万，杨乐，华建民，马传亮，廖云平.重庆江合煤矿国家矿山公园矿业遗迹特征及建园意义探析[J].安徽农业科学.2012(19)
[22]张俊玲，任昭.国家矿山公园旅游资源可持续发展探析--以大同晋华宫国家矿山公园为例[J].中华民居(下旬刊).2014(02)
[23]涂海丽，黄国华.江西矿业遗产旅游资源整合及开发路径[J].经济研究导刊.2013(36)
[1]赵登华. 乡村旅游要巧打“特色牌”[N]，经济日报,2007年05月28日.
[2]谌强. 文化推动新农村建设挥春风化雨独特作用[N],光明日报,2006年11月29日.
[3]钱春弦.“新农村”将为中国旅游业释放前所未有的动力[N]，新华日报，2006年01月04日.
[4]孔晓宁. 乡村旅游：把财富送给农民[N]，xx日报海外版，2006年07月20日.
[5]张国胜. 县镇域乡村旅游发展现状及思考[J],旅游调研,2006年第7期.
1、谢冽.导游人员职业道德建设刍议[J].湖南经济管理干部学院学报，2004.
2、杜炜.导游业务[M].北京：高等教育出版社，2005.
3、任燕. 旅游道德认知与旅游伦理教育研究[D]湖南师范大学, 2007.
4、樊飞. 导游回扣与薪酬机制设计研究[D]扬州大学, 2009.
5、仝红星. 优秀传统文化与导游修养的提高[J]河南科技大学学报(社会科学版),2007.
6、尹燕. 当代导游知识结构优化的初步研究[D]南京师范大学, 2005.
7、冯耕耘. 导游员自我效能感量表的初步编制及其运用[D]南京师范大学, 2006.
8、张红娟. 导游职业倦怠成因及其对策探讨[D]华中师范大学, 2008.
9、付冰峰. 论导游语言的修辞策略[D]湖南师范大学, 2007.
10、阙庆华. 论导游言语交际中合作原则的运用[D]湖南师范大学, 2008.
11、谢新暎. 浅谈数字法在导游语言艺术中的妙用[J]长春理工大学学报(高教版), 2009.
12、周丽玉, 王坚. 导游人员的职业倦怠及其影响因素分析[J]. 长春理工大学学报(高教版),2009 .
13、殷群. 从现场导游考试看学生导游语言运用能力的培养[J]大理学院学报,2003.
14、杨培玉. 导游专业学生导游应变技能培养的必要性及其方法[J]北京城市学院学报,2008.
15、王晓云. 中职《模拟导游》教学法探析[J]中国科教创新导刊, 2008.
16、周杰. 导游工作独立性新解——以非涉外导游讲解为例[J]贵州商业高等专科学校学报, 2006
17、王艳. 浅谈职业学校旅游人才培养[J]经营管理者,2009.
18、王珍曙. 高职高专导游专业学生讲解能力的培养——导游讲解十二法[J]湖北经济学院学报(人文社会科学版),2008.
19、任春. 加强对导游人员的管理提高导游人员的素质[J]. 中山大学学报论丛, 2002.
20、陈静. 如何提高导游人员的综合素质[J]. 重庆教育学院学报, 2002.
21、余飞. 论导游人员的第一印象[J]合肥学院学报(社会科学版),2008.
22、欧阳莉. 导游素质论及管理对策[J]. 湖南社会科学, 2005.
23、孟海玲. 导游激励目标与机制研究[D]东北财经大学, 2005.
24、吴丹. 导游服务质量存在问题及解决方法初探[J]. 商业经济, 2006.
25、朱玉华,陈珠芳. 浅谈导游员职业道德建设[J]. 闽江职业大学学报, 2002.
26、李文明. 导游员队伍素质存在的问题及对策[J]. 企业经济, 2003.
27、周国忠. 关于建设高素质导游队伍的思考[J]. 金华职业技术学院学报, 2002.
28、谢冽. 导游人员职业道德建设刍议[J]. 湖南经济管理干部学院学报, 2004.
29、宋稚芳,耿文辉. 导游人员职业道德的提高途径之初探[J]. 高教论坛,2005.
30、刘秀丽. 浅析WTO与山东省旅行社导游人员的培养[J]. 内江科技,2009.
31、梅琳, 吕金兰. 基于心理契约导入的导游人员管理探索[J]. 现代商贸工业, 2009.
32、郭英杰. 导游人员的人格尊严权及其法律保护[J]. 法制与经济(中旬刊), 2009.
33、殷国聪,杨霓. 浅论导游人员的`基本素质[J]. 云南师范大学学报, 2000.
34、于萍. 解析导游人员的继续教育[J]. 中国成人教育, 2009.
35、杨环焕. 旅行社导游人员管理问题初探[J]. 襄樊职业技术学院学报, 2009.
[1] 马勇，陈慧英. 旅游文化产业竞争力综合评价指标体系构建研究[J]. 中南林业科技大学学报（社会科学版）. 2012（01）
[2] 曾亚玲. 博物馆旅游与文化创意产业的融合发展[J]. 中国商贸. 2012（04）
[3] 王九位. 数字时代旅游目的地信息共享研究[D]. 武汉大学 2010
[4] 吴普，葛全胜，席建超，刘浩龙. 影视旅游形成、发展机制研究--以山西乔家大院为例[J]. 旅游学刊. 2007（07）
[5] 庄志民. 论旅游意象属性及其构成[J]. 旅游科学. 2007（03）
[6] 钟晟，张军. 皖南古村落和谐文化主题开发[J]. 华东经济管理. 2007（06）
[7] 杨卫武，陈慧莎. 论旅游产业与文化产业的融合--以上海市为例[J]. 青岛酒店管理职业技术学院学报. 2012（01）
[8] 徐仁立. 旅游产业与文化产业融合发展的思考[J]. 宏观经济管理. 2012（01）
[9] 张薇，钟晟，张晓燕. 1998~2007年全球旅游研究进展--基于SCIES、SCI和A&HCI三大检索文献计量分析[J]. 旅游学刊. 2009（12）
[10] 赵勇. 亲和性城市公共游憩空间的系统建构研究[D]. 武汉大学 2011
[11] 张中华，王岚，张沛. 国外地方理论应用旅游意象研究的空间解构[J]. 现代城市研究. 2009（05）
[12] 李海霞，孙厚琴. 基于城市旅游意象的旅游城市标志物分析[J]. 社会科学家. 2009（04）
[13] 庄志民. 宁波东钱湖旅游度假区旅游意象定位研究--旅游文化设计探索系列[J]. 旅游科学. 2010（03）
[14] 凌莉萍，吴殿廷. 国内外影视旅游研究进展及启示[J]. 旅游学刊. 2010（03）
[15] 韩震. 论国家认同、民族认同及文化认同--一种基于历史哲学的分析与思考[J]. 北京师范大学学报（社会科学版）. 2010（01）
[16] 侯建娜，杨海红，李仙德. 旅游演艺产品中地域文化元素开发的思考--以《印象·刘三姐》为例[J]. 旅游论坛. 2010（03）
[17] 陈才，李兆元，刘心怡. 大连旅游意象研究--基于博客游记的探讨[J]. 旅游论坛. 2010（03）
[18] 吴志军，田逢军. 城市滨水旅游意象及其对旅游者选择意愿的影响研究--以南京、武汉、上海滨水区为例[J]. 旅游学刊. 2010（06）
[19] 张海燕，王忠云. 旅游产业与文化产业融合发展研究[J]. 资源开发与市场. 2010（04）
[1] 李瑞. 城市旅游意象及其构成要素分析[J]. 西北大学学报（自然科学版）. 2004（04）
[2] 查君. 旅游意象规划[J]. 中国园林. 2004（06）
[3] 宋振春，陈方英. 两种类型旅游节事居民感知的比较研究--对泰安泰山国际登山节和东岳庙会的问卷调查[J]. 旅游学刊. 2008（12）
[4] 张微. 试论博物馆作为旅游资源在发展文化产业中的地位和作用--以长春伪满皇宫博物院为例[J]. 博物馆研究. 2011（03）
[5] 方世敏，杨静. 国内旅游演艺研究综述[J]. 旅游论坛. 2011（04
[6] 申葆嘉. 国外旅游研究进展（连载之一）[J]. 旅游学刊. 1996（01）
[7] 付冰，周申立. 我国影视旅游发展与规划探析[J]. 北京第二外国语学院学报. 2005（03）
[8] 李蕾蕾. 旅游点形象定位初探──兼析深圳景点旅游形象[J]. 旅游学刊. 1995（03）
[9] 庄志民. 旅游意象塑造的操作指向论析--旅游文化设计探索[J]. 旅游科学. 2008（05）
[10] 李蕾蕾，张晗，卢嘉杰，文俊，王玺瑞. 旅游表演的文化产业生产模式：深圳华侨城主题公园个案研究[J]. 旅游科学. 2005（06）
[11] 邹积艺，陈谨. 旅游节事项目管理模式初探[J]. 旅游科学. 2005（06）
[12] 庄志民. 如何进行旅游文化资本运作值得深入研究[J]. 旅游学刊. 2005（05）
[13] 黄耀丽，聂磊，李凡. 文化旅游与文化产业互动的研究--以佛山文化旅游资源开发为例[J]. 热带地理. 2003（04）
[14] 毛端谦，张捷，包浩生. 旅游目的地映象的对应分析--以江西庐山、龙虎山、三清山、井冈山为例[J]. 长江流域资源与环境. 2003（01））
[15] 周玲强，冯晓虹. 旅游节事经济效益形成的机理分析[J]. 商业经济与管理. 2002（11）
[16] 李瑛. 我国博物馆旅游产品的开发现状及发展对策分析[J]. 人文地理. 2004（04）
[17] 郑斌，刘家明，杨兆萍. 基于“一站式体验”的文化旅游创意产业园区研究[J]. 旅游学刊. 2008（09）
[1] 段卫国. 南京下关区城市公共休闲设施规划研究[D]. 南京工业大学 2013
[2] 应吉. 社区公共服务设施布局策略研究[D]. 南京工业大学 2012
[3] 应维佳. 高层住宅景观单方造价影响因素研究[D]. 浙江大学 2014
[4] 夏凤连. 中国传统装饰纹样在平面设计中的应用研究[D]. 湖南科技大学 2013
[5] 王硕,曾克峰,刘超. 甘肃省A级景区旅游空间结构分析[J]. 国土资源科技管理. 2013(04)
[6] 银丁山. 视觉识别系统设计在洪江古商城旅游景区开发中的应用研究[D]. 湖南科技大学 2014
[7] 王钰. 大型体育设施与城市空间发展研究[D]. 南京工业大学 2012
[8] 谭玲玲. 意象符号转化视域下的红色文化产品设计研究[D]. 湖南科技大学 2014
[9] 杨勇. 现代城市公共设施候车亭的情感化设计研究[D]. 湖南科技大学 2014
[10] 彭元. 中国书画在服装设计中的运用与创新[D]. 湖南科技大学 2013
[11] 胡哲. 民族文化旅游景区商业步行街开放空间设计研究[D]. 昆明理工大学 2014
[12] 钱忱. 产权式休闲养老社区设计研究[D]. 南京工业大学 2012
[13] 王淑新,王学定. 供需视角下的中国旅游经济发展--一个面板数据的实证分析[J]. 经济问题探索. 2014(01)
[14] 谭志喜,孙根年. 基于“点-轴”理论的湖北省“A”型旅游空间结构分析[J]. 湖北社会科学. 2013(12)
[15] 王兢. 南京城乡统筹工作的思考和优化[D]. 南京工业大学 2012
[16] 银丁山. 视觉识别系统设计在洪江古商城旅游景区开发中的应用研究[D]. 湖南科技大学 2014
[17] 李婷婷. 大型综合超级市场环境设计研究[D]. 南京工业大学 2013
[18] 宋奕孜. 福建客家土楼与公共居住区交往空间设计研究[D]. 南京工业大学 2012
[19] 张广海,贾海威. 江苏省交通优势度与旅游产业发展水平空间耦合分析[J]. 南京师大学报(自然科学版). 2013(03)
[20] 倪太婷. 城市老商业街地域性色彩景观设计[D]. 南京工业大学 2012
[1] 彭永祥,吴成基. 地质遗迹资源保护与利用协调性评价. 资源科学,2006,28(1):192-197.
[2] 彭华. 中国丹霞地貌研究进展. 地理科学, 2000, 20(3):203-211.
[3] 陈伟海. 洞穴研究进展综述. 地质论评, 2006, 52(6):783-792.
[4] 陈国达. 武陵源峰林地貌形成的大地构造条件. 大地构造与成矿学,1993，17(2):103-112.
[5] 卢云亭. 河东文化型态特征及其地学形成机制. 自然杂志,1993,16(5):30-35.
[6] 杜国云. 云峰山魏碑刻石的地质地貌背景与资源保护研究. 山地学报,2008,26(2):230-236.
[7] 洪昌松,王琪. 旅游地学中有关“美学”问题及“旅游地学图”的编制. 旅游学刊,1988,3(S1):33-36.
[8] 吕学斌. 变幻造型地貌的旅游功能及其造景机理. 山地学报,1997,15(4):253-256.
[9] 陈诗才. 自然美、地质体的观赏特性及其观赏效应的研究. 旅游学刊,1988，3(S1):30-33.
[10] 吴成基. 陕北黄土高原地貌景观资源化探讨. 山地学报,2005，23(5):513-519.
[11] 吕惠进. 我国酸性火山岩中的柱状节理构造景观. 自然杂志,2005,27(1):33-36.
[12] 陈传康. 旅游地貌学:应用地貌学的新发展. 人文地理,1994,9(2):1-3.
[13] 宋林华. 喀斯特地貌研究进展与趋势. 地理科学进展,2000,19(3):193-202.
[14] 齐德利. 中国丹霞地貌空间格局. 地理学报,2005,60(1):41-52.
[15] 韦跃龙,陈伟海. 中国岩溶旅游资源空间格局. 桂林工学院学报,28(4):473-483.
[16] 周学军. 中国丹霞地貌的南北差异及其旅游价值. 山地学报,2003，21(2):180-186.
[17] 冯淑华. 基于分形理论的江西丹霞地貌景区点空间特征及优化整合研究. 江西师范大学学报(自然科学版),2007,31(3):321-326.
[18] 赖良杰,彭东. 喀斯特地貌景观特点及旅游形象塑造. 中国岩溶,2003,22(4):318-323.
[19] 崔之久,杨建强,陈艺鑫. 中国花岗岩地貌的类型特征与演化. 地理学报,2007,62(7):675-690.
[20] 陈安泽. 中国花岗岩地貌景观若干问题讨论. 地质论评,2007,53(S):1-10.
[21] 卢云亭. 中国花岗岩风景地貌的形成特征与三清山对比研究. 地质论评,2007,53(S):85-90.
[22] 彭永祥,吴成基. 地质遗迹资源及其保护与利用的协调性问题. 资源科学,2004,26(1):69-75.
[23] 胡镜荣. 旅游沙丘因子和临界容量. 地理学与国土研究,1999,15(1):61-64.
[24] 彭永祥. 地质公园保护利用协调的理论模式: 以陕西省为例. 山地学报,2005，23(5):520-526.
[25] 崔越,杨景春. 地貌旅游资源特征值评价模型研究. 地理学与国上研究,2002,18(3):86-89.
[26] 谢凝高. 云南石林景观美学价值评价研究. 地理研究,2001,20(5):517-526.
[27] 胡炜霞,吴成基. 中国国家地质公园建设特色及快速发展过程中的问题与对策研究. 地质论评,2007，53(1):98-103.
[28] 吴成基,韩丽英. 基于地质遗迹保护利用的国家地质公园协调性运作. 山地学报,2004,22(1):17-21.
[29] 严国泰. 国家地质公园解说规划的科学性. 同济大学学报(自然科学版),2007,35(8):1133-1137.
[l]保罗·杜盖伊，斯图尔特·霍尔等.文化研究—索尼随身听的故事[Ml.商务印书馆，23:251
[2]崔凤军.城市旅游的发展与实践〔M].中国旅游出版社，26:P65
[3]程金龙，吴国清.我国旅游形象研究的回顾与展望〔刀.旅游学刊，24(2):93一94
[4]丹尼·卡瓦拉罗.文化理论关键词[M].江苏人民出版社，26:117
[5]邓湘南，张筝，蔡小于.乡村旅游的文化体验营销研究闭.乡镇经济，28(6):97
[6]顾朝林，宋国臣.城市意象研究及其在城市规划中的应用闭.城市设计，21，25(3):7
[7]胡燕雯，张朋.试论体验经济时代的旅游业发展〔月.桂林旅游高等专科学校学报，23(3):49一5
[8]胡允银，陈睿，王超.学会吸引眼球—浅谈注意力经济[J].中南民族大学学报(人文社会科学版)，24(4):89一9
[9]姜辉.城市精神与现代城市形象的塑造[J].商业时代，27，1:4
[1]蒋志杰，吴国清，白光润.旅游地意象空间分析—以江南水乡古镇为例〔月.中山大学学报(自然科学版)，24(2):32
[11]李瑞.城市旅游意象及其构成要素分析[J].西北大学学报(自然科学版)，24(34):494并95
[12]刘小林.对我区旅游营销形势的认识与分析闭.西藏大学学报，1994，12(4):56
[13]李彦亮.文化在营销中的作用闭.河南师范大学学报(哲学社会科学版)，26(5):117
[14]毛金凤，杨莉，石玉.决定旅游产业市场结构的因素:旅游文化营销的媒体传播闭.商场现代化，27(l):282
[15]麦晓霜.浅论中国旅游营销发展历程[z].广西教育学院学报，26(5):116
[16]马志强.论软实力在城市发展中的地位和作用闭.商业经济与管理，21(4):32
[17].跨文化市场营销〔M〕.中国人民大学出版社，22:23一24
[18]齐善鸿，焦彦.基于消费者购买行为规律的文化营销阴.消费经济，27，8(4):25
[19]秦学硕.重庆都市旅游的文化价值和文化包装闭.经济地理，22(2):116一117
[2]沈福熙.城市意象—城市形象其情态语义闭.同济大学学报(社会科学版)，1999，1
视觉识别系统与企业品牌建设研究
企业视觉识别系统主要是指企业通过深入分析有限的资源，从而实现自身企业理念的创新，那么，视觉识别系统与企业品牌建设有什么关系呢?
摘要:企业视觉识别系统(CIS)是由理念识别(MI)、行为识别(BI)以及视觉识别(VI)三个层面构成的。这一识别系统与企业有着十分密切的关系，如果将MI比作企业的心脏，把BI比作企业的手，那么VI就是企业的脸。VI是具体化、视觉化的传达形式，其所涉及的项目最多、层面最广、所取得的效果也最为直接。企业品牌形象视觉识别是以视觉传播来感染媒体，将企业理念、文化物质、服务内容、企业规范等抽象语意，转化为具体的符号概念，以标准化、系统化、统一化的手法，来塑造企业独特形象，突显企业个性。本文主要对企业视觉识别系统在企业品牌建设中的作用展开分析和研究。
关键词:视觉识别系统;品牌建设;作用
在企业识别系统(CIS)中，视觉识别(VI)是一项非常重要的内容。视觉识别(VI)通常被译为视觉识别系统，在企业识别系统(CIS)中，视觉识别系统的传播力和感染力最强，同时是将CIS的非可视内容转化为静态的视觉识别符号，其通过多种多样的应用形式直接在诸多层面上进行传播。企业在展现其形象的所有途径中，视觉识别系统是运用得最多的一种方式，因而在现实社会中，视觉识别系统也就自然而然地成了企业家们的重点关注对象。一个设计到位、实施科学的视觉识别系统，是传播企业经营理念、建立企业品牌知名度、塑造企业形象的快速便捷之途。[1]
一、企业视觉识别系统与企业品牌的建设的关系
企业视觉识别系统是以标志、标准字、标准色为核心展开的完整的、系统的视觉体系，是将企业理念、企业文化、服务内容、企业规范等抽象概念转换为具体记忆和可识别的形象符号，是以整体方式传递给大众在人们的头脑中形成一定的印象从而形成企业的无形资产的一套视觉识别符号。在企业的建立和发展过程中，塑造企业品牌形象是一个必不可少的环节。一个成功的视觉识别系统能够突出企业的个性、展现企业的风格、构成企业的第一特征和企业的基本气质。同时还能为企业品牌的建设提供更为方便快捷的途径，使企业的品牌形象能够快速地传播，从而增强企业品牌的.知名度，促进企业的发展。如今，企业的市场竞争日益激烈，拥有一个成功的视觉识别系统是提高企业品牌的知名度，增强企业竞争力的一个强有力的抓手，由此可知，企业识别系统在企业品牌建设中有着十分重要的意义。[2]
二、视觉识别系统构建的积极意义
(一)视觉识别系统和产品开发系统对品牌理念的表达
视觉识别系统和产品开发系统对品牌理念的表达属于执行过程的检验。从系统的完整性来看，品牌视觉系统和产品开发系统都是完整的系统，但对品牌系统(VMI)来说，这两系统又只是其中的一个组成部分。因此，品牌视觉识别系统以及产品开发系统内部的各个元素之间是相互联系的。但是在品牌系统中，品牌视觉识别系统、产品开发系统和品牌理念之间也是相互关联的，无论是系统的内部，还是系统的外部，这三种之间的联系是协调统一的。在品牌理念的指导下，品牌视觉识别系统和产品开发系统内部的元素之间有了一个统一的标准。因此，我们可以通过查看品牌视觉识别系统和产品开发系统的核心内涵是否是品牌理念来判断品牌视觉识别系统和产品开发系统对品牌理念表达的准确性。对品牌视觉识别系统和产品开发系统来说，可以通过检验以下一些问题是否对品牌理念进行了形象地传达。[3]
1.品牌视觉识别系统涵盖范围非常广泛，包括品牌的名称，品牌标志，等等。判断这些内容是否能够将品牌的精神文化充分的体现出来，能够实现品牌理念的有效表达。
2.产品造型以及产品的色彩，能否将产品潜在的品牌理念表达出来。
3.企业的宣传内容是否与产品品牌理念的内涵趋于一致，是否包括内涵的阐释。
4.终端环境能否充分体现一个品牌的风格，以及产品的主题开发是否充分展现了产品的内涵。[4]
(二)消费者对品牌视觉识别系统和产品的接受度
消费者对品牌视觉识别系统和产品的接受度能够有效检验企业品牌理念。笔者通过长期的研究与实践认为，在设计相关品牌形象及产品的时候，设计者应当做到以产品的营销计划为标准，也正是由于这个原因，在市场上的产品品牌的理念，往往直接影响着产品的表现。所以，笔者认为在制定品牌理念的时候，设计师应当实现充分的调研，应不断的通过调查取证、客户的信息反馈以及本身的预测试等方式，不断地对品牌理念进行修正和调整。在运做品牌的过程中，我们应当充分考虑一下，几方面的内容。
1.要着重注意自己所创造的品牌能否在众多品牌中脱颖而出。
2.从视觉元素角度来说，品牌能否得到观众的喜爱。
3.在一般情况下，品牌能否得到广大消费者的青睐，进而选择该品牌。
4.消费者在购买该品牌之后是否选择重复购买。
5.在当季，主体商品的销售是否最好。
6.目标消费者对产品的品质是否有较高的评价。
三、结语
总而言之，企业视觉识别系统主要是指企业通过深入分析有限的资源，从而实现自身企业理念的创新，并逐步将企业理念转化为消费者视觉形象的一种方式方法。
通过这种方法企业能够获得广大消费者的认同，并实现企业自身的可持续发展。由此可见，企业视觉识别系统的构建具有一定的积极意义。
通过该系统我们可以不断树立企业在广大消费者心中的形象，不断加强品牌建设，不断增强企业的凝聚力，提高企业的竞争力。正因如此，我们应当对企业视觉识别系统给予高度的重视，采取有效措施，构建企业视觉识别系统。
[参考文献]
[1]王芳.视觉识别系统(VI)———现代企业的生命[J].科技咨询导报，2006(8).
[2]刘伟丽.浅析视觉识别系统对企业发展的影响[J].小说评论，2013(s2).
[3]张晓亮.视觉识别系统在企业品牌战略中的重要作用[J].企业研究，2013(6).
[4]贾二军.企业视觉识别系统:想说爱你不容易[J].中国农村金融，2011(11).
视觉识别系统文字博物馆论文
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
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。
最近，端到端场景文本识别已成为一个流行的研究主题，因为它具有全局优化的优点和在实际应用中的高可维护性。大多数方法试图开发各种感兴趣的区域（RoI）操作，以将检测部分和序列识别部分连接到两阶段的文本识别框架中。然而，在这样的框架中， 识别部分对检测到的结果高度敏感（例如，文本轮廓的紧凑性）。 为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种新颖的“Mask Attention Guided One-stage”文本识别框架，称为MANGO，在该框架中无需RoI操作就可以直接识别字符序列。具体而言:
值得注意的是，MANGO自有地适应于任意形状的文本识别，并且仅使用粗略的位置信息（例如矩形边界框）和文本注释就可以进行端到端的训练。实验结果表明，该方法在规则和不规则文本识别基准（即ICDAR 2013，ICDAR 2015，Total-Text和SCUT-CTW1500）上均达到了有竞争力甚至最新性能。
场景文本识别由于其各种实际应用而备受关注，例如发票/收据理解中的关键实体识别，电子商务系统中的产品名称识别以及智能运输系统中的车牌识别。传统的场景文字识别系统通常分三步进行：定位文字区域，从原始图像中裁剪文字区域并将其识别为字符序列。然而尽管这种文本识别模型带来了许多可考虑的问题，例如： （1）错误将在多个单独的任务之间累 （2）维护多个单独的模型的成本很高 （3）该模型难以适应各种应用程序。
因此，提出了许多工作以端到端的方式来最终优化文本识别过程。这些方法通常使用各种兴趣区域（RoI）操作以可微分的方式桥接文本检测和识别部分，从而形成了两阶段框架。粗略地说，早期的端到端方法将轴对齐的矩形RoI用作连接模块。这些方法处理不规则的（例如，透视图或弯曲的）文本实例能力有限，因为这种类型的RoI可能会带来背景或其他文本的干扰。为了解决这个问题，后来的方法（设计了一些形状自适应RoI机制来提取不规则物体。文本实例并将其校正为规则形状。
图1：传统的两阶段文本识别过程和提出的MANGO的图示。 图（a）显示了通过RoI操作连接检测和识别部分的两阶段文本识别策略。 图（b）是一种提出的单阶段文本识别方法，它可以直接输出最终的字符序列。
在两阶段方法中，识别部分高度依赖于定位结果，这就要求检测部分必须能够捕获准确的文本边界以消除背景干扰。因此，训练鲁棒的文本检测模型依赖于准确的检测注释，例如在不规则文本识别中使用的多边形或蒙版注释。自然地，标记这种注释是费力且昂贵的。另一方面，要确保紧紧封闭的文本区域（由检测注释进行监督）对于以下识别任务而言是最佳形式，这并不容易。例如，在图1（a）中，紧密的文本边界可能会擦除字符的边缘纹理并导致错误的结果。 通常，需要手动扩展这些严格的检测结果，以适应实际应用中的识别。 此外，在proposals之后执行带有非极大抑制（NMS）的复杂RoI操作也很耗时，尤其是对于任意形状的区域。尽管（Xing et ）提出了一种单阶段采用字符分割策略的字符级别的识别框架， 但很难扩展到具有更多字符类别（例如汉字）的情况。 它还会丢失角色之间的关键上下文信息。
实际上，当人们阅读时，他们不需要描绘文本实例的准确轮廓。通过视觉注意力关注的粗略文本位置来识别文本实例就足够了。在这里，我们将场景文本识别重新考虑为注意力和阅读的问题，即，一次直接读出粗略注意的文本区域的文本内容。
在本文中，我们提出了一种名为MANGO的“Mask Attention Guided One stage”文本监视程序，称为MANGO，这是一种紧凑而强大的单阶段框架，可直接从图像中同时预测所有文本，而无需进行任何RoI操作。具体来说，我们引入了一个位置感知蒙版注意力（PMA）模块以在文本区域上生成空间注意力，该模块包含实例级蒙版注意力（IMA）部分和字符级蒙版注意力（CMA）部分。 IMA和CMA分别负责感知图像中文本和字符的位置。可以通过位置感知注意力谱直接提取文本实例的特征，而不必进行显式的裁剪操作，这尽可能保留了全局空间信息。 在这里，使用动态卷积将不同文本实例的特征映射到不同的特征谱通道（Wang等人，2020c），如图1（b）所示。之后，应用轻量级序列解码器一次批量生成字符序列特征。
请注意，MANGO可以仅使用粗略的位置信息（例如，矩形边界框，甚至是文本实例的中心点）进行端到端优化，还可以使用序列注释。 受益于PMA，该框架可以自适应地识别各种不规则文本，而无需任何纠正机制，并且还能够了解任意形状的文本的阅读顺序。
本文的主要贡献如下： （1）我们提出了一种名为MANGO的紧凑而强大的一阶段文本识别框架, 该框架可以以端到端的方式进行训练。 （2）我们开发了位置感知蒙版注意力模块，以将文本实例特征生成为一个batch，并与最终字符序列建立一对一的映射。 只能使用粗略的文本位置信息和文本注释来训练该模块。 （3）广泛的实验表明，我们的方法在规则和不规则文本基准上均获得了有竞争甚至最新的性能。
早期场景文本发现方法（Liao，Shi，and Bai 2018; Liao et ; Wang et ）通常首先使用训练有素的检测器来定位每个文本，例如（Liao et ; Zhou et ; He et ; Ma et ; Xu et ; Baek et ），然后使用序列解码器识别裁剪后的文本区域（Shi et ; Shi，Bai和Yao 2017; Cheng et ; Zhan and Lu 2019; Luo，Jin and Sun 2019）。为了充分利用文本检测和文本识别之间的互补性，已经提出了一些工作以端到端的方式优化场景文本发现框架，其中使用了模块连接器（例如RoI Pooling（Ren等人，2015a））在（Li，Wang，and Shen 2017; Wang，Li，and Shen 2019）中，（He等人2018）中使用的RoI-Align和（Liu等人2018）中使用的RoI-Rotate的开发是为了文本检测和文本识别部分。请注意，这些方法无法发现任意形状的文本。 为了解决不规则问题，已经提出了许多最近的工作来设计各种自适应RoI操作以发现任意形状的文本。 Sun等人（2018年）采用了透视图RoI转换模块来纠正透视图文本，但是该策略仍然难以处理弯曲度较大的文本。 （Liao et ）提出了受两阶段Mask-RCNN启发的mask textspotter，用于逐个字符地检测任意形状的文本，但是这种方法会丢失字符的上下文信息，并且需要字符级位置注释。 Qin等人（2019）直接采用Mask-RCNN和基于注意力的文本识别器，该模型使用RoI-Masking模块在识别之前消除了背景干扰。 （Feng et ）将文本实例视为一组特征块，并采用RoI-Slide操作来重建直线特征图。 （Qiao et al。2020）和（Wang et al。2020a）都检测到文本周围的关键点，并应用薄板样条变换（Bookstein 1989）纠正不规则实例。为了获得弯曲文本的平滑特征（Liu et ），使用Bezier曲线表示文本实例的上下边界，并提出了Bezier-Align操作以获取校正后的特征图。 上述方法在两阶段框架中实现了端到端场景文本点，其中需要设计基于RoI的连接器（例如RoI-Align，RoI-Slide和Bezier-Align等），以实现以下目的：明确裁剪特征图。 在两阶段框架中，性能很大程度上取决于RoI操作获得的文本边界精度。但是，这些复杂的多边形注释通常很昂贵，并且并不总是适合识别部分，如前所述。
在一般的对象定位领域，许多最新进展证明了在对象检测中研究的一阶段框架的效率和有效性（Redmon等人2016; Liu等人2016; Lin等人2017b; Tian等人2019;段等人（2019）或实例分割（Wang等人2019b; Tian，Shen和Chen 2020; Wang等人2020c; Xie等人2020; Chen等人2020）。但是，场景文本发现是一项更具挑战性的任务，因为它涉及序列识别问题而不是单个对象分类。这是因为场景文本具有许多特殊特征：任意形状（例如，曲线，倾斜或透视图等），数百万个字符组合，甚至是不受限制的阅读顺序（例如，从右到左）。最近，（Xing et ）提出了一种通过直接分割单个字符的一种舞台场景文本识别方法。但是，它丢失了各个字符之间的序列上下文信息，并且很难传递给更多的字符类。据我们所知，以前没有工作可以在一个阶段的框架中处理序列级别的场景文本发现任务。
图2：MANGO的工作流程。 我们以S ＝ 6为例。 将输入特征输入到位置感知蒙版注意力模块中，以将实例/字符的不同特征映射到不同通道。 识别器最终一次全部输出字符序列。 Centerline Segmentation分支用于生成所有文本实例的粗略位置。 前缀“ R-”和“ C-”分别表示网格的行和列。
我们提出了一个名为MANGO的单阶段场景文本查找器，如图2所示。其深层特征是通过ResNet-50（He等人，2016）和特征金字塔网络（FPN）（Lin等人，2017a）的主干提取的。 然后将生成的特征图馈送到三个可学习的模块中： （1）用于学习单个文本实例的位置感知蒙版注意力（PMA）模块，其中包括实例级蒙版注意力（ IMA）子模块和字符级掩码注意力（CMA）子模块。 （2）识别器用于将注意力实例特征解码为字符序列。 （3）全局文本中心线分割模块，用于在推理阶段提供粗略的文本位置信息。
单阶段的文本识别问题可以视为原始图像中的纯文本识别任务。关键步骤是在文本实例到最终字符序列之间以固定顺序建立直接的一对一映射。在这里，我们开发了位置感知注意力（PMA）模块，以便为接下来的序列解码模块一次捕获所有表示文本的特征。受（Wang等人2019b）中使用的网格映射策略的启发，我们发现可以将不同的实例映射到不同的特定通道中，并实现实例到特征的映射。也就是说，我们首先将输入图像划分为S×S的网格。然后，通过提出的PMA模块将网格周围的信息映射到特征图的特定通道中。
具体来说，我们将特征提取后获得的特征图表示为x∈R C×H×W ，其中C，H和W分别表示为特征图的通道数量，宽度和高度。然后我们将特征图x送入PMA（包括IMA和CMA模块）模块，以生成文本实例的特征表示（如下所述）。
Instance-level Mask Attention MA负责生成实例级注意力蒙版遮罩，并将不同实例的特征分配给不同的特征图通道。 它是通过在切片网格上操作一组动态卷积内核（Wang等人2020c）来实现的，表示为G S×S×C 。卷积核大小设置为1×1。
因此可以通过将这些卷积核应用于原始特征图来生成实例级注意力掩码：
Character-level Mask Attention 正如许多工作 （Chenget等人2017; Xing等人2019）所表明的那样， 字符级位置信息可以帮助提高识别性能。 这激励我们设计全局字符级注意力子模块， 以为后续的识别任务提供细粒度的特征。
如图2所示，CMA首先将原始特征图x和实例级注意力蒙版x ins 连接在一起，然后是两个卷积层（卷积核大小= 3×3）遵循下式来预测字符级注意力蒙版：
由于将不同文本实例的注意蒙版分配给不同的特征通道，因此我们可以将文本实例打包为一批。 一个简单的想法是进行（Wang等人2020b）中使用的注意力融合操作，以生成批处理的连续特征x seq ，即
该模型现在能够分别输出S 2 网格的所有预测序列。 但是，如果图像中有两个以上的文本实例，我们仍然需要指出哪个网格对应于那些识别结果。
由于我们的方法不依赖准确的边界信息，因此我们可以应用任何文本检测策略（例如RPN（Ren等人2015b）和YOLO（Redmon等人。 2016）），以获取文本实例的粗略的几何信息。 考虑到场景文本可能是任意形状的，我们遵循大多数基于分割的文本检测方法（Long等人2018; Wang等人2019a）来学习单个文本实例的全局文本中心线区域分割（或缩小ground truth）。
IMA和CMA模块都用于使网络聚焦于特定的实例和字符位置，这在理论上只能通过最后的识别部分来学习。 但是，在复杂的场景文本场景中，如果没有位置信息的辅助，网络可能难以收敛。 但是，我们发现，如果模型已经在合成数据集上进行了预先的字符级监督，则可以轻松转移模型。 因此，可以分两步对模型进行优化。
首先，我们可以将IMA和CMA的学习视为纯分割任务。 结合中心线区域分割，所有分割任务都使用二进制Dice系数损失进行训练（Milletari，Navab和Ahmadi 2016），而识别任务仅使用交叉熵损失。 全局优化可以写成
请注意，预训练步骤实际上是一次性的任务，然后将主要学习CMA和IMA以适应该识别任务。 与以前需要平衡检测和识别权重的方法相比，MANGO的端到端结果主要由最终识别任务监督。
在推断阶段，网络输出一批（S×S）概率矩阵（L×M）。 根据中心线分割任务的预测，我们可以确定哪些网格应视为有效。 我们首先进行“广度优先搜索”（BFS），以找到各个相连的区域。 在此过程中，可以过滤许多类似文本的纹理。 由于每个连接区域可能与多个网格相交，因此我们采用字符加权投票策略来生成最终的字符串，如图3所示。
具体来说，我们计算连接区域i与网格j之间的连接率o i,j 作为每个字符的权重。 对于实例i的第k个字符，其字符加权投票结果通过
我们列出了本文使用的数据集如下：训练数据。我们使用SynthText 800k（Gupta，Vedaldi和Zisserman 2016）作为预训练数据集。利用实例级注释和字符级注释对PMA模块进行预训练。在微调阶段，我们旨在获得一个支持常规和非常规场景文本读取的通用文本点。在这里，我们构建了一个用于微调的通用数据集，其中包括来自Curved SynthText的150k图像（Liu等人2020），从COCO-Text过滤的13k图像（Veitet等人2016），从ICDAR-MLT过滤的7k图像（Nayefet等人2019）以及ICDAR2013（Karatzas等人2013），ICDAR2015（Karatzas等人2015）和Total-Text（Ch'ng and Chan 2017）中的所有训练图像。请注意，这里我们仅使用实例级别的注释来训练网络。测试数据集。我们在两个标准文本点标基准ICDAR2013（Karatzas等人2013）（IC13）和ICDAR2015（Karatzas等人2015）（IC15）中评估了我们的方法，其中主要包含水平和透视文本，以及两个不规则的基准Total-Text（Ch'ng和Chan 2017）和SCUT-CTW1500（Liu等人2019）（CTW1500），其中包含许多弯曲文本。车牌识别数据集CCPD中我们方法的能力（Xuet ）。
所有实验均在Pytorch中使用8×32 GB-Tesla-V100 GPU进行。网络详细信息。特征提取器使用ResNet-50（He等人2016）和FPN（Lin等人2017a）从不同的特征图中获取融合特征水平。这里，C = 256的（4×）特征图用于执行后续的训练和测试任务.Lis设置为25以覆盖大多数场景文本单词。 BiLSTM模块有256个隐藏单元，训练详细信息，所有模型均由SGDoptimizer进行训练，批处理大小= 2，动量= 和重量衰减= 1×10−4。在预训练阶段，以10个周期的初始学习比率1×10-2训练网络。每3个周期将学习率除以10.在微调阶段，初始学习率设置为1×10-3。为了平衡每批中的合成图像和真实图像的数量，我们将Curved SynthText数据集与其他真实数据集的采样比率保持为1：1。微调过程持续250k次迭代，其中学习率在120k迭代和200k迭代时除以10.我们还对所有训练过程进行数据扩充，包括1）将输入图像的较长边随机缩放为长度在[720,1800]范围内，2）将图像随机旋转[-15°，15°]范围内的角度，以及3）对输入图像应用随机的亮度，抖动和对比度。在不同的数据集中，我们将IC15的评估值设置为S = 60，将IC13，Total-Text和CTW1500的评估值设置为S = 40。我们将所有权重参数简单地设置为λ1=λ2=λ3=λ= 1。测试细节。由于输入图像的尺寸是重要的重要影响性能，因此我们将报告不同输入比例下的性能，即保持原始比例和将图像的较长边调整为固定值。所有图像都在单一尺度上进行测试。由于当前的实现方式仅提供了粗略的定位，因此，我们通过考虑IoU> 的所有检测结果，修改（Wang，Babenko和Belongie 2011）的端到端评估指标。在这种情况下，由于某些低等级的建议匹配而导致精度下降，先前方法的性能甚至会下降。
常规文本的评估我们首先根据常规评估指标（Karatzas等，2015）对IC13和IC15的方法进行评估，然后基于三种不同的lexi-cons（强）对两个评估项目（ 端到端''和 单词斑点''）进行评估，弱和通用）。表1显示了评估结果。与使用常规词典评估的先前方法相比，我们的方法在“通用”项目上获得了最佳结果（除了IC15的端到端通用结果之外），并在其余评估项目上获得了竞争结果（强”和“弱”）。与最近使用特定词典的最新MaskMaskTextSpotter（Liao et ）相比，我们的方法在所有评估项目上均明显优于该方法。尽管推理速度很高，但FOTS的FPS最高（帧数第二），它无法处理不正常的情况。与基于不规则的方法相比，我们的方法获得了最高的FPS。不规则文本的评估我们在Total-Text上测试了我们的方法，如表2所示。我们发现我们的方法比最先进的方法高出％和 “无”和“满”指标中的百分比。请注意，即使没有明确的纠正机制，我们的模型也只能在识别监督的驱动下才能很好地处理不规则文本。尽管在1280的测试规模下，推理速度约为ABCNet的1/2，但我们的方法取得了显着的性能提升。我们还在CTW1500上评估了我们的方法。报告端到端结果的作品很少，因为它主要包含行级文本注释。为了适应这种情况，我们在CTW1500的训练集上对检测分支进行了重新训练，以学习线级中心线分割，并确定主干和其他分支的权重。请注意，识别不会受到影响，仍然会输出单词级序列。最终结果将根据推断的连接区域简单地从左到右连接起来。汉字设置为NOT CARE。结果如表3所示。我们发现，在“无”和“满”度量标准下，我们的方法明显比以前的提升了％和％。因此，我们相信，如果只有行级注解的数据足够多，我们的模型就可以很好地适应这种情况。
图4可视化了IC15和Total-Text上的端到端文本发现结果。 我们详细显示了字符投票之前每个正网格（oi，j> ）的预测结果。 我们看到我们的模型可以正确地专注于相应的位置并学习任意形状（例如弯曲或垂直）文本实例的字符序列的复杂读取顺序。 采取字符投票策略后，将生成具有最高置信度的单词。我们还用可视化的CMA演示了CTW1500的一些结果，如图5所示。请注意，我们仅根据数据集的位置微调线级分割部分 标签，同时固定其余部分。在这里，我们通过将所有网格的注意图覆盖在相同的字符位置（k）上来可视化CMA的特征图：
网格编号的消除网格编号S2是影响最终结果的关键参数。如果太小，则占据相同网格的文本太多。否则，太大的S会导致更多的计算成本。在这里，我们进行实验以找到不同数据集的S的可行值。从表4中，我们发现IC13和TotalText的bestS均为40。 IC15的值为60。这是因为IC15包含更多密集和较小的实例。总而言之，当S> = 40时，总体性能随沙的增加而稳定。当然，FPS随S的增加而略有下降。信息。为了证明这一点，我们还进行了实验，以矩形边框的形式转移所有本地化注释。我们仅采用RPN头作为检测分支。表5显示了IC15和Total-Text的结果。即使进行严格的位置监控，MANGO的性能也只能降低0％到3％，并且可以与最新技术相比。请注意，粗略位置仅用于网格选择，因此可以根据特定任务的要求尽可能简化它。
为了证明模型的泛化能力，我们进行了实验以评估CCPD公共数据集上的端到端车牌识别结果（Xu et ）。为了公平起见，我们遵循相同的实验设置，并使用带有250k图像的数据集的初始版本。 CCPD-Base数据集分为两个相等的部分：用于训练的100k样本和用于测试的100k样本。有6个复杂的测试集（包括DB，FN，旋转，倾斜，天气和挑战）用于评估算法的鲁棒性，总共有50k张图像。由于CCPD中的每个图像仅包含一个板，因此可以通过删除来进一步简化我们的模型检测分支直接预测最终字符序列。因此，网格数减少为S = 1，最大序列长度设置为L =8。我们直接对模型进行微调（已通过SynthText进行了预训练）在CCPD训练集上仅使用序列级注释，然后评估上述七个测试数据集的最终识别准确性。测试阶段是对尺寸为720×1160的原始图像执行的。 表6显示了端到端识别结果。尽管所提出的方法不是为车牌识别任务设计的，但仍然可以轻松地转移到这种情况下。我们看到，提出的模型在7个测试集中的5个中优于以前的方法，并达到了最高的平均精度。图6显示了CCPD测试集的一些可视化结果。故障样本主要来自图像太模糊而无法识别的情况。该实验表明，在许多情况下，只有一个文本实例（例如，工业印刷识别或仪表拨盘识别），可以使用良好的端到端模型无需检测注释即可获得。
在本文中，我们提出了一种名为MANGO的新颖的单阶段场景文本查找器。 该模型删除了RoI操作，并设计了位置感知注意模块来粗略定位文本序列。 之后，应用轻量级序列解码器以将所有最终字符序列成批获取。 实验表明，我们的方法可以在流行基准上获得具有竞争力的，甚至最先进的结果。
投稿系统参考文献识别
查重系统会对论文中所有信息进行查重，如果用户在待检测论文中放入参考文献，那么参考文献部分也会被知网查重，反之则不会查重。而论文中是否需要放入参考文献进行检测需要学生查看学校的查重要求，如学校要求查重时放入参考文献内容，那么学生在查重时也需要放入参考文献部分，保证查重结果一致，如学校要求只检测正文，那么学生在查重时需自行删除其它部分，只留正文部分进行检测即可。
参考文献被标记为红色并不意味着参考文献被重复使用，而是意味着所提交论文的格式没有标准化和不准确。主要出现的问题还是因为所参考的相关文献的格式没有使用正确的格式。不正确的格式会使本来不需要参与查重检测的参考相关文献部分，被错误的识别以至于和正文一同参与到论文查重检测中。所以说，我们一定要对参考相关文献的写作的格式一定要规范使用。
所以有些人在查重检测时，发现自己的论文查重报告中参考文献部分被标记成红色，也就是被检测出为重复内容。这就是因为大家提交的论文存在着参考文献设置不规范、脚注非自动插入、参考文献格式错误等问题。这表示论文存在较多不规范的地方，从而导致检测时这些地方出现重复，所以大家一定要按照规范正确的论文格式进行撰写。论文的参考文献不会被列入论文查重的范围，但是如果我们的参考文献格式错误，就会出现参考文献标红的情况，所以大家在撰写论文的时候要注意参考文献的格式，避免参考文献标红。
查重系统是根据参考文献格式自动识别的。系统识别为参考文献就会跳过不查，所以，参考文献的格式一定要正确，否则会被当正文查重，误判为抄袭。
根据GB3469规定，以单字母方式标识以下各种参考文献类型：
对于专著、论文集中的析出文献，其文献类型标识建议采用单字母“A”；对于其他未说明的文献类型，建议采用单字母“Z”。
对于数据库（database）、计算机程序（computer program）及电子公告（electronic bulletin board）等电子文献类型的参考文献，建议以下列双字母作为标识：
电子文献的载体类型及其标识
对于非纸张型载体的电子文献，当被引用为参考文献时需在参考文献类型标识中同时标明其载体类型。本规范建议采用双字母表示电子文献载体类型：磁带（magnetic tape）——MT，磁盘（disk）——DK，光盘（CD-ROM）——CD，联机网络（online）——OL，并以下列格式表示包括了文献载体类型的参考文献类型标识：
[文献类型标识/载体类型标识]
如：[DB/OL]——联机网上数据库（database online)
[DB/MT]——磁带数据库（database on magnetic tape)
[M/CD]——光盘图书（monograph on CD-ROM)
[CP/DK]——磁盘软件（computer program on disk)
[J/OL]——网上期刊（serial online)
[EB/OL]——网上电子公告（electronic bulletin board online)
以纸张为载体的传统文献在引作参考文献时不必注明其载体类型。
网上的那些论文查重平台是会进行参考文献的查重的并计算进总的重复率之中，但是知网查重不一样，虽然也会计算本科论文的参考文献，但是查重的结果并不计算在正文内，也就是知网的本科论文查重文献是不查重的。
论文中人脸识别系统的参考文献
你这个课题厉害，至少要熟悉建模，还有有丰富的生物学知识，最简单的来说怎么才能根据人脸特称识别出性别呢？？必定有生物学依据把？然后就是根据生物学知识进行建模了，最后还要编写程序。
Viola-Jones方法，人脸识别研究组。《智能环保垃圾处理设备》发布的公告得知人脸识别参考文献为Viola-Jones方法，人脸识别研究组。包括人脸检测，人脸预处理和人脸等方向。
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.
点击下页还有更多>>>图像识别技术论文
论文参考文献如何被系统识别
很多同学都会带着这样的疑问去找论文检测老师咨询：“知网查重时我明明标注了引用为什么还是被标红算抄袭了”。其实很多同学的引文都是按照学校的参考文献标准来标注的，很多时候检测老师也很难完美的解答这类问题。今天我们来仔细分析下知网查重如何正确标明引用：写论文时，有意引用成语、诗句、格言、典故等， 以表达自己想要表达的思想感情，说明自己对新问题、新道理的见解，这种修辞手法叫引用。如何正确标明引用是每个毕业生论文必讨论的话题，然而对于知网查重来说，引文并不能降低重复率，因为知网查重的结果——总文字复制比包括引用和抄袭两部分重复率的和。引用的作用是使论据确凿充分，增强说服力，富启发性，而且语言精炼，含蓄典雅。一、知网检测系统识别参考文献的标准：1. 有明显的“参考文献”标记，参考文献4个字独占一行，下面是各个参考文献条目；2. 每个参考文献有明显的标号，标号可以是以下任意一种：【Num】、[Num]、(Num)；3. 标号可以是Word自动生成也可以手工书写；4. 标号内不要添加标点符号，例如：不要[Num.]或(Num、)等；5. 每个参考文献中最好有时间休息或者URL或《》书目信息；6. 一条参考文献内及在此条参考文献没有结束时不要有手动换行或者回车符（即顺其自然，满行后会自动换行，请勿人为！）二、引用文献来源必须是知网虽然参考文献格式非常标准，但是引用的文献来源必须是知网，因为我们99%的高校采用的是知网检测系统，对比的是知网数据库，因此参考文献标注的引用文献名称必须来源知网数据库。如果不是知网里的文献，比如古籍图书，知网检测系统根本检测不到不会标红更不会算重复，更不要谈什么引用啦！三、引用内容不能过短引用内容过短知网检测系统就不能够精准的搜索到引文，比如“我爱雷锋”这样一句话，每个学生都可能写过这样的话，知网数据库太多了，根本对不上是谁写的，引文就检测不到。引用尽量整段或者句子比较长才有可能检测到引用。四、引用内容必须完全一样如果引用的内容是经过自己转述或者白话，甚至标点符号有所变化都有可能检测不到引用。总结：论文中的引用如何正确的标识，必须同时满足以上4个条件才有可能检测到引用（少数系统自动识别引用除外）。值得说明的是对于知网查重来说，总文字复制比包括抄袭率和引用率，也就是说不管是引用还是抄袭都算重复率的。因此并不需要太刻意的添加引用。加和不加引用不影响知网查重总结果。适当标明引用可以显的文章高水平，使论据确凿充分，增强说服力，富启发性。但也不能过度引用。目录是论文中非常重要的组成部门，净溪知网查重前面讨论过“论文中如何生成正确的目录？”
论文如何正确标注参考文献，word中怎么标注参考文献
一般来说，大部分的论文，它参考的文献都会有进行标注的，会在文章的末尾，或者是文章的开端，为著名此论文，某些地方节选了哪里的文献，可以根据这条线，去查询论文参考文献
引用，是写毕业论文最基本的要素。如果你的一篇论文没有一点引用的部分，那不算是一篇好的论文，适当的引用，会丰富你的论文内容，提升论文的层次。如果你正确的标注了引用内容，知网查重系统也会正确的识别出引用部分，在查重时会把引用部分单独拿出来得出一个重复率。知网查重报告中去除引用部分的文献复制比就是体现查重时引用的去除效果。但是，知网查重报告的总重复率是包括引用内容的，而学校的要求都是只看总重复率，所以要求你既要有引用，又不要有大篇幅的内容被知网查重标红。我们来看看怎么引用才不会被知网查重系统标红。常见的引用方式有这三种，直接引用，释义，综述。最好的方式是释义。1，直接引用，不同多说就是一字不改。根据引用长短不同分为短句引用，直接写在段落里，或者太长的就要单独列一个段落。这种情况一般都会被知网查重标红的，不建议用太多。2，释义，也就是说你要转述文献，但你要用自己的话讲出来。你不能只是换几个词或者换顺序，这都是属于抄袭。释义一般来说与原文长度差不多，知网大部分情况下也不会对其内容进行标红。但是，释义其实还是很考验功底的，如果你做不到。就换成直接引用吧。那样安全，只是论文质量不高。3，综述，这种一般来说你需要很简略地概括一下好几页文献的内容，你并不需要太多累赘的引用原文，你只需要把它的意思概括一下。有时候甚至用一两句话概括一本书。这种情况下知网对你的引用是不会标红的，也是最推荐的一种方式。