国外设计事务所
几百个著名事务所+工作室【追随rwl的脚印】
本帖最后由 as5211407 于 2009-11-8 22:23 编辑
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全世界有數以萬計的建築師及設計師，有些會在網站的資訊上用心，甚至會把他們的想法透過網路媒體呈現精彩的一面。
以下是各家建築師事務所加上設計工作室的網站連結，以英文字
母作為分類，依序排列：
24H Architecture
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
2BXL (林友寒 Yu-Han Michael Lin + Roland Bondzio + Martin
Behet)
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
3RW Architects
http://www.3rw.no/
3XNielsen A/S
http://www.3xn.dk/
A字部
A69 Architects
http://a69.cz/
Abalos & Herreros
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
A+B Design Group 大涵學乙設計工程有限公司(邱文傑+莊學能)
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Acconci Studio
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/acconci.html
Adjaye/Associates
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Akira Yoneda
http://www.architecton.co.jp/
Alejandro Aravena
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,
Alessandro Mendini (Atelier Mendini)
http://www.ateliermendini.it/
Ali Rahim and Hina Jamelle – Contemporary Architecture
Practice
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,
Allied Works Architecture
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Alsop
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Alvar Aalto
http://www.alvaraalto.fi/alvar/
Amoretti & Calvi Associati
http://www.amoretticalvi.it/
Antoine Predock Architect
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
anton garcia abril & ensamble studio
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Aoki Jun 青木淳
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Arata Isozaki & Associates | 磯崎新
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/c00005/
archi-radio 五十嵐太郎((Taro Igarashi)策劃https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Archi-Tectonics
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Architecture-Studio
http://www.architecture-studio.fr/
Architecture studio himma
http://www.himma.co.kr
Architektur Consult ZT Gmbh
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Arkitektfirmaet C.F. Mψller
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Arquitectonica
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Arthur Erickson
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Asklund & Jansson
http://www.asklundjansson.se/
Assadi & Pulido Architects (FELIPE ASSADI)
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Asymptote Architecture
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Atelier FCJZ | 張永和之非常建築
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Atelier Bow-Wow | 塚本由晴(Yoshiharu Tsukamoto) + 貝島桃
代(Momoyo Kaijima)
http://www.bow-wow.jp/
Atsushi Kitagawara Architects Inc. | 北川原溫建築都市研
究所
http://www.kitagawara.co.jp/
B字部
BAR(Bureau voor Architectuur Rotterdam)
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Bart Prince
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Behnisch, Behnisch & Partner
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Bercy Chen Studio LLP (Thomas Bercy + Calvin Chen 陳伯緯)
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Berger+Parkkinen (Adolf Berger / Tiina Parkkinen)
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Bernard Tschumi Architects
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/tsch_hold.asp
Birds Portchmouth Russum Architects
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,
Bjarke Ingles Group (由原 PLOT 事務所分出)
http://www.big.dk
BmasC Architectos
http://www.bmasc.es/
Bolles + Wilson
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Brisac Gonzalez Architects https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Bureau Vilius & Partneriai
http://www.abvp.lt/
Byoungsoo Cho Architects
http://
C字部
Cesar Pelli
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/flash.cfm
C. F. Mψllers Tegnestue
http://www.ark-cfmt.dk/
Charles Correa Associates
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Chris Bosse
http://www.chrisbosse.de/
Christian de Portzamparc
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Chris Lee + Kapil Gupta
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,
Christoff:Finio Architecture
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,
Cho Slade Architecture
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
CitiCrafts 建築作坊(曾成德 + 何東光 + 盧澤彥) https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Concrete Architects Associates
http://www.concreteamsterdam.nl/
Coop Himmelblau
http://www.coop-himmelblau.at/coophimmelblau.html
D字部
David Chipperfield
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Daniel Libeskind
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
de Architekten Cie 建築師事務所
http://www.cie.nl/
dECOi
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/category/open/519.html
Dellekamp Arquitectos 建築師事務所
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Design Office
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,
Diller + Scofidio
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
DOMINIQUE PERRAULT ARCHITECTE https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
E字部
Eduardo Souto De Moura
http://
Emilio Ambasz and Associates, Inc.
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Eric Owen Moss
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Evan Douglis Studio
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,
Exilh?user Architects (Exilhauser Architects)
http://www.exilhaeuser.de/
F字部
Fabio Novembre
http://www.novembre.it/
Farjadi Architects (Homa Farjadi)
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
FDArchitects (chris h. dondorp + ingrid b. furgler) https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
LAR/ Fernando Romero
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
FOA-Foreign Office Architects
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/flash/simple.html
Foster and Partners
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Fox & Fowle Architects
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Frederick Fisher and Partners
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
F-U-R
http://www.f-u-r.de/
Future Systems
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
G字部
Garofalo Architects
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,
Gensler
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Gert Wing?rdh (Gert Wingardh) http://www.wingardhs.se/
Greg Lynn FORM
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Gigon / Guyer
http://www.gigon-guyer.ch/
GMA Gluckman Mayner Architects https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Gus Wustemann
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Gwathmey Siegel & Associates https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
H字部
Hal Ingberg Architecte
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Hardy Holzman Pfeiffer Associates, LLP
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Heikkinen-Komonen Architects
http://www.heikkinen-komonen.fi/
Henning Larsen Tegnestue
http://www.hlt.dk/
Hideo Nishiyama & Associates, Architects 西山英夫建築環
境研究所
https://www.360docs.net/doc/103959373.html,/
Atelier Hitoshi Abe 阿部仁史
http://www.a-slash.jp/
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全球著名十大建筑设计师及作品介绍
全球著名十大建筑设计师及作品介绍一：创新建筑师代表： Santiago Calatrava (卡拉特拉瓦) Santiago Calatrava 是世界上最著名的创新建筑师之一，也是备受争议的建筑师。Santiago Calatrava以桥梁结构设计与艺术建筑闻名于世，他设计了威尼斯、都柏林、曼彻斯特以及巴塞罗那的桥梁，也设计了里昂、里斯本、苏黎世的火车站。最近的作品就是著名的2004年雅典奥运会主场馆。 由于Calatrava 拥有建筑师和工程师的双重身份，
他对结构和建筑美学之间的互动有着准绳的掌握。他认为美态能够由力学的工程设计表达出来，而大自然之中，林木虫鸟的形态美观，同时亦有着惊人的力学效率。所以，他常常以大自然作为他设计时启发灵感的泉源。他设计的桥梁以纯粹结构形成的优雅动态而举世闻名，展现出技术理性所能呈现的逻辑的美，而又仿佛超越了地心引力和结构法则的束缚。 有的时候，他的设计难免会让人想起外星来客，极其突兀的技术美似乎全然出乎地球人的常规预料。这当然是得益于他在结构工程专业上的特长。早自20世纪初以来，桥梁的设计一直被托付给了路桥结构工程师，建筑师退避三舍好像已成习惯。由于有了卡拉特拉瓦，全世界的建筑师们才忽然发现了新的课题，在90年代前后爆发了对桥梁进行建筑设计的热潮，从一个新的角度重新开始塑造城市中的这类元素，进而影响到城市的面貌。2001年，卡拉特拉瓦在美国的第一个作品建成，是威斯康星州密尔沃基的美术博物馆扩建工程。此地原有一个旧馆，是在1957年由当地的建筑师事务所设计的，这一次卡拉特拉瓦加建的Quadracci展厅，名号不大，其实却造成了绝对喧宾夺主的局面。
50位世界知名设计师
世界设计师介绍 1 贝伦斯（Peter Behrens, 1868-1940） 贝伦斯是德国现代建筑和工业设计的先驱。1886-1891年贝伦斯在汉堡工艺美术学校接受艺术教育,后改行学习建筑。1893年起成为慕尼黑分离派成员，1900年加入由艺术家、建筑师、设计师组成的"七人团"，开始建筑设计活动，1907年成为德意志制造联盟的推进者与领袖人物，同年受聘担任德国通用电器公司AEG的艺术顾问，开始其作为工业设计师的职业生涯。 1909年，贝伦斯设计了德国通用电气公司AEG的透平机制造车间与机械车间，在建筑形式上摒弃了传统的附加装饰，造型简洁，壮观悦目，被称为第一座真正的现代建筑。 除了建筑设计之外，贝伦斯还为AEG做了许多产品设计，如电水壶、电钟、电风扇等。这些设计没有一点伪装和牵强，使机器在家居环境中亦能以自我的语言来表达。贝伦斯在AEG 这个实行集中管理的大公司中发挥了巨大作用，他全面负责公司的建筑设计、视觉传达设计以及产品设计，使这家庞杂的大公司树立起一个统一完整的鲜明形象，开创了现代公司识别计划的先河。AEG的标识经他数易其稿，一直沿用至今，成为欧洲最著名的标志之一。 贝伦斯还是一位杰出的设计教育家，他的学生包括格罗披乌斯,米斯和柯布西埃,他们后来都成为20世纪最伟大的现代建筑师和设计师。 2格罗披乌斯（Walter Gropius, 1883-1969） 格罗披乌斯出生于柏林的一个建筑师家庭，青年时代曾在柏林和慕尼黑学习建筑。1907年起在贝伦斯的事务所工作，1910年与迈耶合伙在柏林开设建筑事务所，并于次年合作设计了采用大片玻璃幕墙和转角窗的法古斯工厂。 1919年，格罗披乌斯在德国魏玛创建了建国立建筑学校，简称"包豪斯"，其目的是培养新型设计人才。学校重视基础训练，逐渐形成以平面构成、立体构成和色彩构成为特色的基础课程。学校主张艺术与技术的统一；动手能力与理论素养并重；强调设计的目的是人而不是产品；提倡在掌握手工艺的同时，了解现代工业的特点并遵循自然与客观的法则来进行设计。1925年，由于受到反动政府的迫害，包豪斯迁往德骚,格罗披乌斯提拔了一些优秀的教员，完善了教学计划和设施，并设计了新的包豪斯校舍。 1928年，格罗披乌斯迫于各种压力，辞去包豪斯校长职务。1937年，格罗披乌斯到美国哈佛大学任建筑系主任，并创立了协和设计事务所。 格罗披乌斯是二十世纪最重要的设计师，设计理论家和设计教育的奠基人，他对二十世纪现代设计的影响是难以估计的。 3米斯（Ludwig Mies van der Rohe, 1886-1969） 米斯生于德国的一个普通石匠家庭。1907年，他与格罗披乌斯一同在贝伦斯的事务所工作，受到贝伦斯的很大影响。1928年，他提出了 "少即是多"的名言，提倡纯净、简洁的建筑表现。1929年，米斯设计了巴塞罗那国际博览会的德国馆，其空畅的内部空间，优雅而单纯的现代家具，使他成为当时世界上最受注目的现代设计家。 1930年米斯担任包豪斯第三任校长，努力把学校改造为一个单纯的设计教育中心。他认为只有建筑设计能够使设计教育得到健康的发展，因而这种以建筑为核心来凝聚其他专业的做法一直贯穿于米斯的任期中。但之后政治气氛日益恶化，1933年纳粹政府上台，其文化部发出的第一号命令就是关闭包豪斯，至此结束了其14年的办学历程。 1938年，米斯移居美国，任伊利诺理工学院建筑系教授。他通过自己一生的实践，奠定了明确的现代主义建筑风格，并影响了好几代的现代建筑师和设计师，很少有人对现代建筑的影响能够有他那么大。美国作家汤姆.沃尔夫曾在他的著作《从包豪斯到现在》中提到，米
计算机视觉应用专题报告
二、技术应用场景及典型厂商分析 1.计算机视觉技术已应用于传统行业和前沿创新，安全/娱乐/营销成最抢先落地的商业化领域 计算机视觉技术已经步入应用早期阶段，不仅渗透到传统领域的升级过程中，还作为最重要的基础人工智能技术参与到前沿创新的研究中。 本报告将重点关注技术对传统行业的影响。其中，计算机对静态内容的识别应用主要体现在搜索变革和照片管理等基础服务层面，意在提升产品体验；伴随内容形式的变迁（文字→图片→视频），动态内容识别的需求愈加旺盛，安全、娱乐、营销成为最先落地的商业化领域。 Analysys易观认为，这三类领域均有一定的产业痛点，且均是视频内容产出的重地，数据体量巨大，适合利用深度学习的方式予以改进。与此同时，行业潜在的商业变现空间也是吸引创业者参与的重要原因。 另一方面，当前计算机视觉主要应用于二维信息的识别，研究者们还在积极探索计算机对三维空间的感知能力，以提高识别深度。
2.计算机视觉的应用从软硬件两个层面优化安防人员的作业效率和深度 安防是环境最为复杂的应用领域，通常的应用场景以识别犯罪嫌疑人、目标车辆（含套牌车/假牌车）以及真实环境中的异常为主。 传统安防产品主要功能在于录像收录，只能为安防人员在事后取证的环节提供可能的线索，且需要人工进行反复地逐帧排查，耗时耗力；智能安防则是将视频内容结构化处理，通过大数据分析平台进行智能识别搜索，大大简化了工作难度，提高工作效率。 除此之外，在硬件层面上，传统安防产品超过4-5米的监控内容通常无法达到图像识别的像素要求，并容易受复杂环境中光影变化和移动
遮挡的影响而产生信息丢失，因此计算机会出现大量的误报漏报，这些局限为治安工作造成了一定的阻碍。 安防技术厂商在此基础上进行了创新，以格灵深瞳为例，目前已将摄像头的有效识别距离稳定至70-80米，同时开创了三维计算机视觉的应用，通过整合各类传感器达到类人眼的效果，减弱了环境对信息采集的负面影响，提高复杂环境下的识别准确度。 Analysys易观认为，计算机视觉的应用从行业痛点出发，以软硬件的方式大大优化了安防人员的作业效率与参考深度，是顺应行业升级的利好。不过，在实际应用过程中，对公安、交警、金融等常见安防需求方而言，更强的视觉识别效果往往意味着更多基础成本（存储、带宽等）的投入，安防厂商的未来将不只以技术高低作为唯一衡量标准，产品的实用性能与性价比的平衡才是进行突围、实现量产的根本，因此市场除了有巨大的应用空间外，还会引发一定的底层创新。
2019-2020年中国计算机视觉行业市场研究
2019-2020 中国计算机视觉行业市场研究
目录 1 方法论 (4) 1.1 方法论 (4) 1.2 名词解释 (5) 2 中国计算机视觉行业市场综述 (9) 2.1 计算机视觉行业定义 (9) 2.2 计算机视觉行业分类 (9) 2.3 中国计算机视觉行业规模 (12) 2.4 计算机视觉行业产业链 (13) 2.4.1 产业链上游 (13) 2.4.2 产业链中游 (16) 2.4.3 产业链下游 (16) 3 中国计算机视觉行业驱动因素 (18) 3.1 深度学习算法促进计算机视觉准确度提升 (18) 3.2 海量数据为深度学习算法提供了大量的数据支持 (19) 3.3 人工智能芯片发展提供算力支持 (20) 3.4 计算机视觉应用前景广阔 (20) 4 中国计算机视觉行业制约因素 (22) 4.1 中国计算机视觉实际商业应用能力仍需提高 (22)
4.2 高质量数据获取成本高、难度大 (22) 5 中国计算机视觉行业相关政策法规 (24) 6 中国计算机视觉行业发展趋势 (26) 6.1 计算从云端到智能前端 (26) 6.2 云+AI，智能云端赋能前端实现计算机视觉 (27) 7 中国计算机视觉行业竞争格局 (29) 7.1 中国计算机视觉行业竞争格局概览 (29) 7.2 中国计算机视觉行业典型企业分析 (29)
图表目录 图 2-1中国计算机视觉行业规模，2014-2023年预测 (12) 图 2-2计算机视觉行业产业链 (13) 图 2-3视频图像采集设备芯片 (15) 图 2-4计算机视觉应用领域 (17) 图 3-1计算机视觉相关数据集 (19) 图 3-2计算机视觉部分应用领域 (21) 图 4-1数据、算法、商业应用产品作用机制 (23) 图 5-1人工智能与计算机视觉相关政策 (25) 图 7-1 格灵深瞳智能算法技术 (33) 图 7-2 格灵深瞳产品 (34)
《 谈创造性思维》阅读题及答案
谈创造性思维 ①可以说，寻求第二种答案，或是解决问题的其他路径和新的方法，有赖于创造性的思维。那么，创造性的思维又有哪些必需的要素呢？ ②有人是这样回答的：“富有创造性的人总是孜孜不倦地汲取知识，使自己学识渊博。从古 代史到现代技术，从数学到插花，不精通各种知识就一事无成。因为这些知识随时都可能进 行组合，形成新的创意。这种情况可能出现在六分钟之后，也可能在六个月之后，六年之后。但当事人坚信它一定会出现。” ③对此我完全赞同。知识是形成新创意的素材。但这并不是说，光凭知识就能拥有创造性。发挥创造力的真正关键，在于如何运用知识。创造性的思维，必须有探求新事物，并为此而 活用知识的态度和意识，在此基础上，持之以恒地进行各种尝试。 ④这方面的典型代表，首推约翰?古登贝尔克。他将原来毫不相关的两种机械—葡萄压榨机 和硬币打制器组合起来，开发出一种新产品。因为葡萄压榨机用来从葡萄中榨出汁，所以它 在大面积上均等加力。而硬币打制器的功能则是在金币之类的小平面上打出印花来。有一天，古登贝尔克半开玩笑地自言自语道：“是不是可以在几个硬币打制器上加上葡萄压榨机的压力，使之在纸上打印出印花来呢？”由此发明了印刷机和排版术。 ⑤另一个例子是罗兰?布歇内尔。1971年的一天，布歇内尔边看电视边这么想：“光看太没 意思了。把电视接收器作为试验对象，看它产生什么反应。”此后不久，他就发明了交互式的乒乓球电子游戏，从此开始了游戏机的革命。 ⑥不过，这种创造性的思维是否任何人都具备呢？是否存在富有创造力和缺乏创造力的区 别呢？ ⑦某心理学专家小组以实际从事创造性工作的人与不从事此类工作的人为对象进行了调查 研究，并得出如下结论：“富于创造力的人，认为自己具有创造力；缺乏创造力的人，不认为自己具有创造力。” ⑧认为我不具备创造力的人当中，有的觉得创造力仅仅是贝多芬、爱因斯坦以及莎士比亚 他们的，从而进行自我压制。不言而喻，在创造的宇宙里，贝多芬、爱因斯坦、莎士比亚是 光辉灿烂的明星，然而在大多数情况下，既便是他们，也并非轻而易举就能获得如此非凡的 灵感。相反，这种非凡的灵感，往往产生于这样的过程：关注极其普通、甚至一闪念的想法，并对它逐渐充实，反复推敲。 ⑨由此看来，区分一个人是否拥有创造力，主要根据之一是，拥有创造力的人留意自己细 小的想法。即使他们不知道将来会产生怎样的结果，但他们很清楚，小的创意会打开大的突 破口，并坚信自己一定能使之变为现实。 ⑩任何人都拥有创造力，首先要坚信这一点。关键是要经常保持好奇心，不断积累知识； 不满足于一个答案，而去探求新思路，去运用所得的知识；一旦产生小的灵感，相信它的价值，并锲而不舍地把它发展下去。如果能做到这些，你一定会成为一个富有创造性的人。 1.创造性思维必须具备哪些条件（3分） 2.④⑤两段运用了什么论证方法，有什么作用？（3分）
全球著名十大建筑设计师及作品介绍
全球着名十大建筑设计师及作品介绍 一：创新建筑师代表：?SantiagoCalatrava(卡拉特拉瓦) ?SantiagoCalatrava是世界上最着名的创新建筑师之一，也是备受争议的建筑师。SantiagoCalatrava以桥梁结构设计与艺术建筑闻名于世，他设计了威尼斯、都柏林、曼彻斯特以及巴塞罗那的桥梁，也设计了里昂、里斯本、苏黎世的火车站。最近的作品就是著名的2004年雅典奥运会主场馆。 由于Calatrava拥有建筑师和工程师的双重身份，他对结构和建筑美学之间的互动有着准绳的掌握。他认为美态能够由力学的工程设计表达出来，而大自然之中，林木虫鸟的形态美观，同时亦有着惊人的力学效率。所以，他常常以大自然作为他设计时启发灵感的泉源。他设计的桥梁以纯粹结构形成的优雅动态而举世闻名，展现出技术理性所能呈现的逻辑的美，而又仿佛超越了地心引力和结构法则的束缚。 有的时候，他的设计难免会让人想起外星来客，极其突兀的技术美似乎全然出乎地球人的常规预料。这当然是得益于他在结构工程专业上的特长。早自20世纪初以来，桥梁的设计一直被托付给了路桥结构工程师，建筑师退避三舍好像已成习惯。由于有了卡拉特拉瓦，全世界的建筑师们才忽然发现了新的课题，在90年代前后爆发了对桥梁进行建筑设计的热潮，从一个新的角度重新开始塑造城市中的这类元素，进而影响到城市的面貌。2001年，卡拉特拉瓦在美国的第一个作品建成，是威斯康星州密尔沃基的美术博物馆扩建工程。此地原有一个旧馆，是在1957年
由当地的建筑师事务所设计的，这一次卡拉特拉瓦加建的Quadracci展厅，名号不大，其实却造成了绝对喧宾夺主的局面。 作品－巴伦西亚科学城 里斯本车站 密尔沃基美术馆 雅典奥运会主场馆 二“非人类的建筑语言”:开创神话园林与宇宙观念建筑的鬼才戴帆 作前卫的艺术家和建筑设计师，戴帆（DAIFAN）以突如其来巨变般全新图景的建筑设计冲击着当代社会的定性观念和价值，其作品内容思想繁复,精确的表现、精心设计的逻辑结构、丰富的创造力及想像力将空间和感觉在建筑语法、建筑形式的各种可能性上作了多样化的呈现，。 戴帆的建筑设计倾向于冒险性，他所追求是一切多元的创造力与解放，以及与对此力量的无限肯定性。这种时间、空间的跳跃颠覆了主流建筑。他的设计和艺术从来不是被标准的知识形式把握的东西，它在概念和表现上的高度实验性和颠覆性造成观众读解的吃力。而是抓住概念的创造性在思想的制高点上飞掠、穿行，看到全新的图景，朝着不断前进的曲线飞向未来，未来是力量实践的场域。 戴帆的“宇宙宣言”（UniverseManifesto）首先作为一种复杂的谜一样的建筑设计与理论、一种能量巨大的建筑语言非常震撼，这种震撼既是建筑语言上的，也是观念方面的。就观念而言，戴帆重新更新了人类的建筑思想以及建筑与人、与世界、与社会、与政治的关系,他的“宇宙宣言”动摇了既定的有关建筑的成见，或者说，他从另外的不同于所有的人角度，
计算机视觉简介
人们常说：眼睛是心灵的窗户，通过眼睛人们可以轻易地交流情感，眼睛也是与外界交流的窗口，这些都是通过“看”来完成的。 人们可以很容易“看到”一幅画，但这一“简单”过程并不如此简单，大致上它可以分为以下几个阶段：首先是通过眼睛将图成像在视网膜上；其次大脑对图像进行理解；最后根据处理的结果做出反应。用比较专业一点的语言来描述，该过程包括了识别、描述与理解三个层次；这其中还隐含了边缘检测（各物体的轮廓等）、图像的分割（各物体区域的划分）等阶段。以上实际上概述了视觉系统的三个层次，即低层阶段：基于图像特征提取及分割阶段；中层阶段：基于物体的几何模型与图像特性表达阶段；高层阶段：基于景物知识的描述、识别与理解阶段，这是根据先验知识介入的程度划分的，且实现起来也越来越困难。 毫无疑问，如何人工实现这一过程是极具挑战性和应用前景的一项工作，计算机视觉也因此而应运而生。计算机视觉是研究用计算机和成像设备来模拟人和生物视觉系统功能的技术学科，其目标是从图像或图像序列中获取对外部世界的认知和理解，即利用二维图像恢复三维环境中物体的几何信息，比如形状、位置、姿态、运动等，并能描述、识别与理解。 计算机视觉的基础是各种成像设备，例如CCD(Charge Coupled Device )摄像机（数码相机属于此类型）、红外摄像机、医学上常用的核磁共振成像、X射线成像等，这些设备不仅可以成像，还可以获取比人眼更丰富的图像，人们可以形象地把摄像机看成计算机视觉的视网膜部分。可以说从人类拍摄出第一幅图像开始，就为计算机视觉的诞生奠定了基础。 而计算机视觉的核心是数字电子计算机，其发展可谓突飞猛进，在计算和存储能力上，人脑已经无法与之相比，人们的目标就是利用计算机非凡的计算处理能力来代替人脑实现对图像的理解，而计算机日新月异的发展也使得这一愿望越来越成为可能。 用于指导“计算机”这个大脑运作的核心是计算机视觉的理论方法，计算机视觉使用的理论方法主要基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论，它的基础包括射影几何学、刚体运动力学、概率论与随机过程、图像处理、人工智能等理论。在20世纪70年代，视觉研究大多采用模式识别的方法；80年代，开始采用空间几何的方法以及物理知识进行视觉研究；90年代以后，随着智能机器人视觉研究的发展，引入了许多新的理论与技术如主动视觉理论、不变量理论、融合技术等，并应用于许多计算机视觉系统中。 研究计算机视觉，不得不提的是英国已故科学家戴维·马尔（David Marr），他在计算机视觉发展史上可谓写下了浓重的一笔。在20世纪70年代末，他提出了第一个
计算机视觉系统及其应用
课程设计 课程名称工业自动化专题 题目名称_计算机视觉系统及其应用学生学院_____自动化________ 专业班级______ 学号 学生姓名____ 指导教师___________ 2013 年 6月 25日
机器视觉系统及其应用 摘要：主要介绍机器视觉系统的概要，简要分析机器视觉的特点、优越性和应用，具体介绍了机器视觉技术在印刷行业、农业、工业、医学中的实际应用，并且分别举例说明。机器视觉的诞生和应用在理论和实际中均具有重要意义。 关键词：机器视觉；标签检测；药物检测；水果品质检测；硬币检测。 1. 机器视觉系统 1.1 机器视觉系统简介 机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科。 机器视觉系统通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成。 机器视觉系统的优点有：1.非接触测量，对于被检测对象不会产生任何损伤，而且提高了系统能够的可靠性；2.较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展人眼的视觉范围；3.长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉系统则可以长时间地作测量、分析和识别任务。 现在，机器视觉系统在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。 1.2 基本原理 图 1 是机器视觉系统的基本结构，在一定的光照（包括可见光，红外线甚至超声波等各种成象手段)条件下，成象设备（摄象机，图像采集板等）把三维场景的图像采集到计算机内部，形成强度的二维阵列——原始图象；然后，运用图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理以得到质量改善了的图像；其次，运用机器视觉技术从图像中提取感兴趣的特征分类整理；，构成对图像的进一步，运用模式识别技术对抽取到的特征进行描述；最后，运用人工智能得到更高层次的抽象描述。完成视觉系统的任务。 图1机器视觉的基本结构
计算机视觉
计算机视觉 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 目录 1定义 2解析 3原理 4相关 5现状 6用途 7异同 8问题
9系统 10要件 11会议 12期刊 1定义 计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。 计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说，就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机能够感知环境。我们中国人的成语"眼见为实"和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。不难想象，具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。 计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它
的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。 2解析 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的 计算机视觉与其他领域的关系 研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。 3原理 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。因此，人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味
外国设计师简介
日本著名设计师岡正子(图) 岡正子艺术简历 服装设计师、色彩分析师 岡学园长野时尚学院院长 岡正子设计工作室代表 年毕业于杉野时装制作学院设计系 年毕业于美国大学 年设立色彩工作室并就任其代表 年就任岡学园长野时尚学院院长 主要成就： 年在长野市清洁工厂举办日本第一场“环境与时尚共存”秀 年在长野奥林匹克文化艺术节上举办“”秀。（用环保材料设计的服装的秀），主张大量生产、大量消费的循环行理念，提倡从服装的分类寻找与环境共存的道路。从而，受到国内外的关注。 年在代官山举办“心与衣”时装秀作为设计师，开始创立自己的品牌“岡正子”第一家店铺在长野营业年与一位建筑师合作，在法国发表“日本风格未来展”，引起强烈反响 在法国举办时装秀成立丝绸开发的网络组织“丝绸协会”（组织团体） 年代表日本设计师参加在法国圣埃蒂安纺织博物馆举办的“世纪时尚展”在驹根高原美术馆的企划展上，举办“世纪丝绸革命”展 年作为先锋设计师参加公司举办的铂力乳酸纤维“”国际发布会 年在长野县信浓美术馆举办“你想围什么”时装展 与株式会社合作，在横滨设立了一号店。 举办名为“大千世界、满目服装”的企划展 在东京银座松屋、日本桥三越等百货店创立品牌专卖店 福田繁雄(日本) 平面设计教父 东京艺术大学兼职教授 国际著名设计大师 国际平面设计师联盟会员 日本图形创造协会主席 国际图形设计协会会员 设计艺术研究中心名誉主任 生于东京 毕业于岩手县立福冈高等学校 年毕业于东京国家艺术大学 画廊个展（纽约） 年应耶鲁大学之邀担任客座讲师 日本通产省设计功劳奖紫绶勋章 东京艺术大学美术馆评委 第届金蜜蜂国际平面设计双年展国际评委 福田繁雄于年出生于东京年毕业于东京艺术大学设计系.日本副会长,东京委员、会员.曾在纽约的画廓、旧金山亚
非常规震撼 世界著名十大工业设计师介绍
非常规震撼世界著名十大工业设计师介绍 2007年，随着世界各地家居展览如火如荼地举行，一位位设计大师你方唱罢，我登场。一批批佳作，风格扃异、外形怪异冲击着我们的视觉，影响着我们的生活。变幻莫测的设计界，长久以来唯有“达尔文主义”才是唯一的生存法则。无论是已被顶礼膜拜的一代大师，还是崭露锋芒的设计新锐都形成了一套自我设计的杀手锏。无论是趋势所致还是颠覆创新，他们的名字，他们的作品都以超越一切的理由被点击、被评论,最后定格在公元2007年Target杂志12月号“2007影响全球家具设计界10大设计师” 。 戴帆（DAI FAN） 入选理由：生活如同艺术一样具有谜语的特征，生活在产生一些东西的同时也在掩盖它，介入生活之内理解生活，生活的神秘消失了，但是从生活中走出来，这种谜语特征就像幽灵一样会出现。 真正的设计不是看着像“设计”，而更多的是代表“设计”的精神。 戴帆的每个家具的概念、设计方式、造型、材质以及所延伸和扩展的范围都是不同的，涉及到过去祖先的灵魂的影子，涉及精确的科学考订，涉及神秘的宗教绘画，涉及权力的策略，涉及巫术的祭奠，涉及普通物质的想象，涉及极细小的文物碎片，涉及亢奋的危险的言语，涉及性的越界，涉及野蛮的武力??重新曾现或者用新的方式呈现那许多先前被挡住的画面或形态或行为，被掩盖的景象，借由家具来召唤一种异质的生活状态的显现。所有这些“生活图书馆现象”，为了引起一种体验，使人接触到“不可思议事物的力量”，这些类似档案文件成分复杂的家具媒介，我们的眼中出现了一种航船，透过这艘船所装载的家具以及它所折射的空间，为生活的真实提供一次自由自在的航行，以传播”“人皮之下”的实质。
人工智能计算机视觉发展分析
人工智能计算机视觉发展分析 计算机视觉是用电脑去识别物体的一种新技术。作为视觉来讲，必须要有眼睛与大脑两部分。计算机视觉的主要组成部分不是“眼睛”，而是“大脑”。 2011年，计算机视觉迎来了最伟大的突破。当年，谷歌人工智能实验室的杰夫·迪恩与斯坦福大学计算机系教授吴恩达合作，他们动用上万台电脑的计算资源，让计算机用深度学习算法在YouTube上观看了一千万段关于猫的视频，最后计算机终于完成了“猫脸识别”。这个项目是谷歌大脑在计算机视觉领域取得的巨大成功。 到了2014年，计算机视觉领域的ImageNet比赛第一次超越了人类肉眼识别图片的准确率——这标志着计算机视觉已经比人眼更加精准，因此具有极大地应用价值。 ImageNet国际挑战赛是计算机视觉领域最著名的比赛，被誉为国际计算机视觉领域的“奥林匹克”。它是2010年由美国斯坦福大学人工智能实验室的李飞飞教授主导推出的。早在2009年，ImageNet对1500万张图片进行了标注，涉及22000个类别的物体，李飞飞她们建立了一个规模空前的数据库。而且，她们公开了整个数据库，免费提供给全世界的人工智能研究团队。有了这个培育计算机大脑的数据库，科研工作者教会了计算机识别物体。 计算机视觉的基本原理
想要实现计算机视觉，首先需要有一个摄像头，然后把拍摄的照片成像在CCD上形成电子照片。这些电子照片是以像素为单位存储在计算机上的。每一个像素都可以看成是三个矩阵元，这些矩阵元给出了像素的RGB数值（每个数值都是整数，取值在0到255之间）。其中，R表示红色，是red的首字母； G表示绿色，是green的首字母；B表示蓝色，是blue的首字母。有了这三种基本颜色，就可以按照不同的权重叠加出千变万化的色彩。 计算机视觉所处理的主要对象就是这个RGB数值，因为每一张照片的像素很多，因此整张照片可以被看成是三个大的矩阵。 计算机视觉的本质，其实就是处理这三个矩阵，然后从这三个矩阵中提取出“特征信息”，比如对于动物的图片，可以提取的特征是“有没有尾巴？”以及“有没有毛？”等。通过对特征信息的提取与判断，可以实现“猫脸识别”或者“人脸识别”。人工智能是通过机器学习的方法，提取不同物体的特征，然后用分类器对各种事物进行分类识别。 计算机视觉的头部公司之一商汤科技与华东师范大学合作，编写了中国第一本人工智能教材《人工智能基础（高中版）》，在书中详细介绍了计算机视觉的算法实现及其基本原理。 计算机视觉有哪些相关企业与落地应用？ 计算机视觉领域的应用非常广泛，其主要的落地应用有以下几个大类。
计算机视觉在各个方面的应用
计算机视觉在各个方面的应用 摘要 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 关键词：图像处理，模式识别，图像理解。 正文 1.1序言 计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。 计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算计科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。 所需要的知识储备以及相关课程如下， 图1-1 图1-2
1.1.2 现阶段的形式 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的 图1-3计算机视觉与其他领域的关系 研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。 1.1.3 简单原理 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重
计算机视觉大纲
课程名称：计算机视觉 课程编码：M510021 课程学分：3 适用学科：信息与计算科学、数学与应用数学 计算机视觉 Computer Vision 教学大纲 一、课程性质 计算机视觉是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础，通过计算机分析与处理视觉信息。 二、课程教学目的 通过计算机视觉课程的学习，使硕士研究生掌握计算机视觉基本理论与方法以及计算机视觉的一些典型应用，初步具有设计、实现计算机视觉中比较简单的算法的能力，从而为学生进一步从事该方向的学习与研究工作打下基础。 三、教学基本内容及基本要求 计算机视觉主要内容分为六部分。基本要求与基本内容如下： 1、教学基本内容 (一)计算机视觉概述：计算机视觉的基本概念，计算机视觉的发展和应用，计 算机视觉的现状。 (二)摄像机成像原理及针孔摄像机成像模型。 (三)射影几何的基本介绍及几何元素的数学表达方法。 (四)多视几何理论，包括单视几何中的射影测量、两视几何中的外极几何的基 本概念、基本矩阵、本质矩阵的理论推导及其含义。 (五)立体视觉方法。使用双摄像机得到的图像恢复三维物体深度信息的方法， 包括直接重建和分层重建理论。 (六)视觉系统的标定，包括3D标定模板下的Tsai标定算法、2D标定模板下的 张正友标定算法、基于圆的标定算法、1D张正友标定算法、基于Kruppa方程的自标定算法。 2、教学基本要求 通过对计算机视觉的教学活动，对学生的要求按了解、理解、掌握三个层面给出，具体要求如下： (一)计算机视觉概述 1.理解计算机视觉的基本概念。 2.了解计算机视觉的应用前景及发展现状。 (二)摄像机成像 掌握针孔摄像机成像模型。 (三)射影几何
《计算机视觉》知识要点总结终极
1、、。；视觉是人类观察世界、认知世界的重要功能手段。人类从外界获得信息约有80%来自视觉系统。 2、计算机视觉是指用计算机实现人类的视觉功能，即对客观世界中三维场景的感知、加工和理解。 计算机视觉的研究方法只有有两种：一种是仿生学的方法，参照人类视觉系统的结构原理，建立相应的处理模块完成类似的功能和工作；另一种是工程的方法，即从分析人类视觉过程的功能着手，并不刻意模拟人，视觉系统内部结构，而仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有的手段来实现系统的功能。 计算机视觉主要研究目标有两个：一是建立计算机视觉系统来完成各种视觉任务； 二是把该研究作为探索人脑视觉工作机理的手段，即生物学机理。 3、计算机视觉系统的功能模块主要有以下几个模块：图像采集、预处理、基元检测、目标分割、表达描述、形状分析等，参考下图1.4.1 4、整个视觉过程是由光学过程，化学过程和神经处理过程这3个顺序的子过程所构成。 光学过程：我们需要掌握的是人眼水平截面的示意图，见图2.1.1。光学过程基本确定了成像的尺寸。类似照相机。
化学过程：视网膜表面的光接收细胞可分为：锥细胞（亮视觉）和柱细胞（暗视觉）。化学过程，基本确定了成像的亮度或颜色。 神经处理过程：将对光的感觉转换为对景物的知觉。视觉处理过程流图2.1,2如下： 5、形状知觉是对景物各部分相对关系的知觉，也与视野中各种空间关系的知觉有关。 6、轮廓（封闭的边界）是形状知觉中最基本的概念，人在知觉一个形状以前一定先看到轮廓。轮廓的构成如果用数学语言来说就是轮廓对应亮度的二阶导数。轮廓与形状又有区别，轮廓不等于形状。轮廓在帮助构成形状时还有“方向性”。轮廓通常倾向于对它所包围的空间发生影响，即轮廓一般是向内部而不是向外部发挥构成形状的作用。 7、主观轮廓：在没有直接刺激作用下产生的轮廓知觉。主观轮廓的形成是在一定感觉信息的基础上进行知觉假设的结果 8、空间知觉的问题本质是一个深度感知的问题。人对空间场景的深度感知主要依靠双目视觉实现。 9、图像采集是获取图像的技术和过程。对应于视觉过程中的光学和化学过程。需要利用几何学原理解决场景中目标的投影位置在图像中国的什么地方的问题和利用光度学原理（或辐射度学）建立场景中的亮度与图像中对应位置灰度的联系。 10、图像采集中主要的模型：几何成像模型和亮度成像模型 11、世界坐标系：也称为真实或现实世界坐标系XYZ，是客观事件的绝对坐标（也称为客观坐标系统）。一般的3-D场景都是用这个坐标系统来表示的。 摄像机坐标系：是以摄像机为中心指定的坐标系统xyz，一般取摄像机的光学轴为z轴。 图像平面坐标系：在摄像机内形成的图像平面的坐标系统x’y’。一般取图像平面与摄像机坐标系统xy平面平行，且x轴与x’轴，y与y’轴分别重合，这样图像平面的原点就在摄像机的光学轴上。 12、固态阵列中最常用的主要元件是用电荷耦合器件（change-coupled device，CCD），特点是具有非常快的快门速度。 CMOS（complementary metal oxide semiconductor）摄像机基于互补型金属氧化物半导体工艺，其传感器主要包括传感器核心、模/数转换器、输出寄存器、控制寄存器、增益放大器等。特点是低功耗、尺寸小，总体成本低。但是噪声水平比CCD高一个量级。 电荷注射器件（charge-injection device，CID），有一个和图像矩阵对应的电极矩阵，在每一个像素位置有两个隔离绝缘的能产生电位阱的电极。优点是，随机访问，不会产生图像浮散。但是相对CCD，CID对光电敏感度要低很多。 13、采集装置基本性能指标：线性响应，灵敏度，信噪比，阴影（不均匀度），快门速度，读取速率。 14、图像采集的方式主要由光源、采集器和景物三者决定。 15、空间分辨率（即数字化的空间采样点数）。幅度分辨率（即采样点值的量化级数）。辐射到图像采集矩阵中光电感受单元的信号在空间上被采样，而在强度上被量化。
世界著名服装设计师介绍
世界著名服装设计师介绍 平凡中有伟大创意的设计师: 约翰.加利亚诺John Galliano 舆论界普遍认为约翰.加利亚诺的创作水平已超过了当今一些名家，彬彬有礼、谦虚克己、博学多识是加利亚诺成为顶尖设计师的重要因素，传统的英国式教育有使他对时装的历史、演化都有深刻认识。 ?1960年，出生于直布罗陀，父亲是英国和意大利的后裔，母亲为西班牙人。 ?1966年，6岁时举家迁居伦敦。 ?1984年6月，毕业于著名的圣.马丁艺术学 星路历程： ?1985年，打出了自己的牌子。 ?在每季度的时装展示会上，他都有新作问世。 ?1990年,约翰应巴黎的设计师之邀，加盟花都时装界。开始几年，他掩饰锋芒，很少公 开露面，以谦逊的态度和平静的心情反复观看巴黎名师的作品大展及其新形象。 ?1994年10月，经过数年卧薪尝胆，他隆重推出了’95春季时装系列。整整三周的超典 雅作品展示，犹如于无声处一声惊雷，轰动异常。 ?1995年。他应邀出任纪梵希(Givenchy)的总设计师。终于到达了时装界的顶峰。 ?1996年10月，又被迪奥公司委以重任--创造未来Dior女性新形象。 ?1988年被评选为本年度最佳设计师。 Dolce & Gabbana Domenico Dolce 和Stefano Gabbana两个意大利人，在携手共创Dolce & Gabbana品牌前，
人生的道路是全然不同的，一个小时便常跟随父亲在小服饰店内选布料、剪裁、与裁缝，另一个则与时装完搭不上关系，直到他们在米兰相遇，才促成Dolce & Gabbana的诞生。Dolce & Gabbana的作风非常独特，创业之初步不但婉拒交付大成衣工厂代工生产，坚持自己制版、裁缝、样品和装饰配件及所有服装，还只任用非职业模特儿走秀，对于当时讲究排场的时装界，是相当独树一格的。展示会中经常播放古典音乐、化妆、地中海发型及具有一头黑发和南方女子身材的模特儿所经营出的南义大利西西里岛风情，几乎以成为Dolce & Gabbana独特的标志风格。Dolce & Gabbana的服装一直都以天主教妇女身上的黑色作为最主要的用色，南欧宗教色彩也转移为图案的表现上。除了南义大利西西里岛的创作灵感，强调性感的曲线，像是内衣式的背心剪裁搭配西装，是Dolce & Gabbana最典型的服装造型。义大利女性穿著讲究饰品，使得Dolce & Gabbana的配件都显得相当华丽，从皮草制的复古提包，搭配绣满图案的及膝袜，都极具Dolce & Gabbana设计风格。与饰品相较，Dolce & Gabbana的眼镜就显得较为低调，避免复杂的金属装饰，复古简单的设计，突显出干练的都会气质。 90年代初内衣外穿的风潮，奠定了Dolce & Gabbana内衣与泳装系列复古风格的基础，传统造型的内衣成为重要的搭配单品。而其所推出的香水更获得许多大大小小的奖项。值得一提的是Dolce & Gabbana并不等于D&G，D&G是它近年来越来越受欢迎的年轻副牌。两者结合了来自义大利的万种风情，为时尚圈带来活力四射的风格与创意。 时装界的坏孩子: 让.保罗.戈尔蒂埃Jean Paul Gaultier 让.保罗.戈尔蒂埃曾比喻“时装就象房子，需要翻新”。在他的世界里，没有什么应该做，什么不应该做。用什么途径均不重要。更重要的是如何创新，达至更新的境界。打破所有界限是他的作风。如今Jean Paul Gaultier已成为世界顶尖名牌，通过不断发展他的时装王国。 ?1952年出生于法国。自幼便与时装结缘。 ?年轻时，曾将自己的设计图交到Pierre Cardin那儿，并被聘为旗下成为设计助理，从而 与时装设计结下不解之缘。 ?之后效力于Jean Patou，但不久便以自由之身从事时装设计。