设计师和用户的汽车造型意象认知差异研究

目的探究汽车造型设计领域中设计师和用户的意象认知的差别。方法通过访谈和语义分析的方式定义了设计师和用户的意象认知对象,并且描述了两者的认知差别。在心理学中双重编码的理论基础上提出了汽车造型的意向认知由形态认知和语义认知组成,调研了50名用户对16款汽车造型的审美评价和20名设计师对设计案例的描述,并采用语义抽取的方法获得了673个语义词。对比设计师和用户在语义词选择上的差别以及分析语义词所对应的形态特征。结果设计师与用户的语义认知差异主要集中在场景层,语义与形态特征呈现多维的映射关系,场景层语义主要映射汽车形面特征认知。结论场景层语义映射的形面认知是汽车设计师和用户的认知差异所在。     

手机造型特征对意象认知影响的研究

以感性工学为理论基础,运用问卷调查与统计分析方法,探讨手机造型特征对人的意象认知的影响.根据研究的感性语意对应的造型要素项目权重值及类目效用值,设计师根据目标消费者选择的理想感性语意,便可得到对应感性语意的手机造型要素,进而导向新产品造型设计的研发.     

视觉意象与列车内装产品造型特征元素的关联研究

目的解析意象认知与产品造型的相关性,为造型参数的量化研究提供参考。方法提炼主要视觉凝视区域,获取列车内装的主要造型特征要素。在此基础上,应用数量化分析的基本方法,统计内装照片为样本的实验数据,归纳出不同内装设施形态特征元素对视觉意象的影响趋势。结论总结不同造型特征元素对视觉意象认知的影响度。     

手机造型意象认知模型的构建研究

通过对手机造型意象认知的过程及影响该过程的各要素进行分析,得出手机造型意象认知模型,为相关的研究及设计实践提供必要的参考。     

影响汽车造型意象认知的设计语言研究

分析了汽车造型意象认知的内涵和形成过程,论述了设计语言的构成要素和设计语法法则。以语言学的思路分析了运用设计语言传达设计理念和创新思维的方式,并结合设计构成原理、形式美法则及设计心理学理论,研究了设计语言对汽车车身造型比例和体量等外显属性、品牌意义和车身气质等内隐属性的意象认知影响。     

产品造型风格意象认知空间构建方法研究

目的为了准确识别产品造型的风格,以客车造型为例提出了产品造型风格意象认知空间的构建方法。方法结合自然语言处理和词汇聚类的方法初步提取出常用的造型风格词汇组。借助里克特7点量表对风格描述数据进行离散化表征,并采用主成分分析法提取造型风格的主成分和关键语义特征。在此基础上构建产品造型风格意象的认知空间。结论客车造型风格实例分析结果表明,这种基于主成分分析的造型风格识别方法能够满足客户对产品造型风格需求的描述,较以往主观经验性评价模式具有更强的针对性和指导性。     

汽车造型要素与用户情感意象关联研究

目的基于汽车造型要素,探讨用户的情感意象,并对两者的关联情况进行研究,从而更深入地了解用户情感意象特点,为造型要素的合理使用提供借鉴。方法选取汽车造型要素中的整车体量、车身形面、前脸图形为对象,通过认知实验获取用户情感意象,采取定量统计与定性分析,获取汽车造型要素与用户情感意象的关联关系,以及探讨这种关系在设计中的意义。结论一方面,汽车造型要素与用户情感意象的紧密关联毋庸置疑,但是形面和图形相比体量有更突出的语义认知优势;另一方面,相比普通用户,专家用户由于专家知识的存在,对各造型要素的意象认知更丰富,但同时统一度更高。     

基于感性工学的框架眼镜造型意象研究

目的分析现有框架眼镜的造型要素,调查使用者对于框架眼镜的感性认知,研究眼镜造型要素和感性意象的相关性,为眼镜设计提供参考数据。方法基于感性工学理论,分析眼镜的造型要素,采用形态分析法确定产品的造型要素与类目特征,并进行感性评估;调查受测者对于眼镜的意象认知,采用因子分析、K-means集群分析法筛选符合产品意象的感性词汇,运用灰关联分析法对满足顾客感性需求的造型要素进行评比;归纳出框架眼镜的形态要素,运用灰关联分析法评比造型要素的优先度。结果得出框架眼镜造型要素和产品意象之间的相关程度。结论帮助设计师了解使用者对于产品的感性认知,理解产品意象与造型之间的相关性,给出产品设计依据,从而提高产品设计的效率和效果。     

产品形态的视觉认知研究

目的对产品形态的视觉认知进行分析。方法以典型产品的形态语言解析形态相关要素之间的互动,并结合人的认知习惯反馈到形态设计的方法中,梳理产品形态构成之间的张力以及视觉认知的动力。结论产品形态要素之间需要张力的表达以获得视觉互动体验,使设计形态转换为连续的视觉认知,构成视觉意象的美感。从视觉认知的角度研究产品形态构成关系与视觉动力规律,为产品形态的构建提供基于视觉层面的设计指导。     

健康产品形态要素与用户情感意象关联研究

目的针对健康产品形态要素进行分析,剖析产品形态特征和语义情境,从而更深入地探讨用户情感意象特点,为形态要素设计提供指导。方法通过问卷调查法,获取健康产品意象词和代表性样本。基于统计学的语义差异法,提取和分析健康产品风格语义词,进行研究,再使用案例分析法进行例证。结论一方面,通过分析得出用户对健康产品形态语义的认知及其导向性,从而为设计师提供一定的参考和指导。另一方面,要素之间是相互影响的。设计师对产品形态要素的表达方式可以是多样的,对用户的感知也可以进行多种联想。这为以后的设计活动提供一定的思路和启发。     

装甲车辆车身造型研究与设计

目的研究装甲车辆车身造型设计规律以及造型设计方法。方法对国内外装甲车辆造型设计现状进行调研,引入量化分析方法对装甲车辆车身造型特点进行定量分析,借鉴成熟的民用汽车造型设计手段和流程,结合装甲车辆造型特点,分别完成一款4×4和一款6×6装甲车辆造型设计开发工作,总结完善装甲车辆造型设计方法。结论装甲车辆车身造型更加功能化和理性化,量化分析在造型分析与设计过程中具有一定作用,车身外观造型设计要充分考虑装甲钢板拼焊工艺的限制,需要按照一定的层次来完成造型设计开发工作。     

基于眼动的内饰造型特征认知与品牌识别研究

目的 分析汽车内饰造型特征的品牌识别过程,指导内饰设计师理解用户认知方式并应用于设计实践中,使设计意象有效传达,为内饰心理认知研究提供借鉴。方法 以眼动实验为主,问卷法和访谈法为辅,定性与定量分析相结合对内饰视觉认知中的造型特征识别过程进行分析。结果 划分内饰造型区域特征并编码,中央空调出风口、车门开关、方向盘是用户关注时间最长和最先关注的特征。有经验者观察目标明确,注重整体感知,无经验者目标注视点分散,注重局部特征。结论 中央空调出风口、车门开关、方向盘是传递品牌意象的重要造型特征区域,该部分的设计有助于提升内饰的品牌识别度。造型特征识别过程从认知心理的角度解释了不同用户对内饰人机系统认知的区别。     

扫描图像线状要素的粘连分离

提出了一种扫描图像线状要素粘连分离的算法,可有效地将扫描图像中不同线宽的线状要素间的粘连进行分离,在粘连分离的同时获得了线状要素的线宽信息,实现了不同线宽线状要素的识别。通过实际算例说明了算法的有效性与实用性。     

可见光和红外反相图像的SURF特征双向匹配

特征匹配的准确率影响图像配准的精度,是基于特征配准方法的重点和难点之一。为了解决单向最近邻/次近邻法所导致特征点一对多的误匹配问题,提出了一种红外和可见光图像的特征双向匹配方法。首先,对红外图像进行反相和直方图均衡化处理,增强两类图像的相似性,提取数量更多重复率高的共有特征;其次,对提取的SURF(Speed-up Robust Feature)特征进行双向最近邻/次近邻粗匹配,确保特征匹配的一致性,降低误匹配率,并利用RANSAC(Random Sample Consensus)算法对特征点进行二次匹配,实现特征点精确匹配。实验结果表明,该算法在正确匹配率和配准精度方面都优于传统SURF的单向最近邻/次近邻匹配方法,具有有效性。     

野生动物图像识别的重要价值及相关的法律应用

图像识别是野生动物形态鉴定中最常用的一种技术方法。此项技术检验速度快、鉴定成本低、对检材无损害,但动物特征点的判断和拍摄质量是检验鉴定的关键,不可忽视,否则,在法庭审判中会导致错判,损害公民的合法利益,甚至造成国家赔偿。     

设计师与用户对产品意象的基因网络对比

目的研究设计师与用户对产品意象认知方面的差异性,挖掘用户的隐性需求。方法分别以设计竞赛作品与市场畅销产品作为主体对产品感知意象的映射载体,提出了基于同构与异构两种编码原则的产品基因网络模型。通过绘制同构基因网络图谱与异构基因网络频谱,分别对比分析两类基因节点的重要性与关联性。以保温杯为实例对模型的可行性进行验证。结论通过对同类产品在竞赛与市场环境下表现出的不同信息所构成的基因网络进行对比研究,可以降低设计师与用户对产品意象的认知差异,辅助设计师从宏观角度用联系的观点把握用户需求,从而提高设计方案的市场接受度。     

基于小波系数邻域特征的CT与MR图像融合方法

提出一种基于小波变换的像素级CT,MR医学图像融合方法,利用离散小波变换分别将两幅源图像进行多尺度分解,再用不同的小波系数邻域特征指导高频分量和低频分量的小波系数的融合,低频分量采用邻域方差指导,高频分量采用邻域能量指导,最后根据融合图像的各小波系数重构融合图像.实验表明:不论从主观感受,还是采用信息熵和平均梯度两项指标作为客观定量评价标准,该方法都优于传统的融合方法,获得的融合图像有效地综合了CT与MR图像信息,能够同时清晰地显示脑部骨组织和软组织.     

图像处理与识别在果蔬成熟度监测中的研究及应用

目的 分析了果蔬成熟度自动监测对发展智慧农业的重要意义,对图像处理与识别技术在监测果蔬成熟度领域的研究与应用现状进行综述、总结与展望,以期为我国发展果蔬成熟度在线或自动检测识别技术提供参考。方法 对图像处理与识别在监测果蔬成熟度中的原理、优势进行分析,对特征提取、深度学习中的神经网络在该领域中的应用研究进展进行综述。结果 采用以图像处理和识别为核心的计算机视觉检测技术对果蔬的颜色、纹理等外部特征进行成熟度检测具有优势,结合神经网络对果蔬成熟度进行检测的识别率高,可在采摘、运输等场景对果蔬成熟度进行监测。结论 图像处理与识别技术在果蔬成熟度监测领域有望得到突破,将催生更多新的应用场景。     

基于嵌入式系统和图像识别的拉索表面缺陷检测技术

以关系桥梁安全健康的拉索表面缺陷检测作为研究内容,针对国内对拉索表面保护材料层的两种检测方法的不足,设计了以嵌入式DSP为核心的扫描采集和缺陷检测系统,包括图像采集机构,DSP硬件平台、爬行运动机构以及损伤定位机构;提出了基于图像的快速识别拉索表面缺陷的检测识别方法,包括图像截取、滤波降噪.图像分割、缺陷识别,并加以算法实现.实验结果表明,该方法不仅实现了拉索表面缺陷的实时检测,同时系统指标达到:最小识别面积为1cm2,图像实时处理速度为10cm/3s.