簡(jiǎn)介：圖片的前背景分離技術(shù)用以將一張圖片中用戶需要的前景區(qū)域抽取出來，是圖形圖像處理中一個(gè)重要組成部分，具有廣泛的應(yīng)用范圍。為了適應(yīng)現(xiàn)今動(dòng)漫產(chǎn)業(yè)以及手機(jī)動(dòng)漫的發(fā)展趨勢(shì)，在對(duì)動(dòng)漫圖片進(jìn)行前背景分離時(shí)，需要考慮動(dòng)漫圖片的特點(diǎn)以及終端設(shè)備擴(kuò)展等問題。在此背景下，本文對(duì)動(dòng)漫圖片的前背景分離技術(shù)展開探究，探討如何在保證動(dòng)漫圖片分離效果的同時(shí)提高效率。首先，在對(duì)動(dòng)漫圖片的顏色及輪廓特征分析的基礎(chǔ)上，本文提出一種新的圖切割算法CGCUT。算法通過對(duì)各個(gè)像素的顏色值、梯度值及坐標(biāo)進(jìn)行綜合比較，實(shí)現(xiàn)像素級(jí)別的前背景分離。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明，該算法可以實(shí)現(xiàn)良好的分離效果，尤其適用圖片前背景顏色交叉較多或是圖片顏色信息復(fù)雜的情況。其次，考慮到像素級(jí)別的分離技術(shù)的效率問題，結(jié)合動(dòng)漫圖片的區(qū)域特征，本文提出一種基于區(qū)域的圖切割算法RBCUT。該算法預(yù)先把圖片劃分成多個(gè)超像素，之后以超像素作為圖切割算法的處理對(duì)象。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比中可以發(fā)現(xiàn)，RBCUT算法在保證良好的分離效果的同時(shí)，明顯地提高了時(shí)間性能?？紤]到前背景分離中對(duì)于結(jié)果進(jìn)行二次調(diào)整的需要，本文還提出一個(gè)基于BEZIER參數(shù)曲線的邊界調(diào)整算法BCEDIT。該算法通過少量的附加輸入數(shù)據(jù)，參數(shù)化一條BEZIER曲線，用于調(diào)整前背景邊界區(qū)域的分離結(jié)果，實(shí)現(xiàn)圖片整體分離效果的優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)證明，該算法比起現(xiàn)有常見的調(diào)整技術(shù)在時(shí)間、效果及操作上都有明顯的優(yōu)勢(shì)。

簡(jiǎn)介：分類號(hào)學(xué)號(hào)M201472695學(xué)校代碼10487密級(jí)碩士學(xué)位論文基于HDFS的多屬性圖片存儲(chǔ)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)學(xué)位申請(qǐng)人孫德輝學(xué)科專業(yè)計(jì)算機(jī)技術(shù)指導(dǎo)教師李國寬副教授答辯日期2016524獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除文中已經(jīng)標(biāo)明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對(duì)本文的研究做出貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名日期年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即學(xué)校有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)華中科技大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。保密□，在年解密后適用本授權(quán)書。不保密□。（請(qǐng)?jiān)谝陨戏娇騼?nèi)打“√”）學(xué)位論文作者簽名指導(dǎo)教師簽名日期年月日日期年月日本論文屬于

簡(jiǎn)介：點(diǎn)擊查看更多面向云平臺(tái)的海量圖片存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf精彩內(nèi)容。

簡(jiǎn)介：近些年來，人臉檢索技術(shù)已經(jīng)融入到國家安全、金融、民政、監(jiān)控等各個(gè)領(lǐng)域。一方面，隨著互聯(lián)網(wǎng)人臉圖片的爆炸式增長(zhǎng)，如何從海量人臉數(shù)據(jù)中快速檢索出相關(guān)人臉已經(jīng)成為當(dāng)前亟需解決的難題，以哈希為代表的近似近鄰搜索方法得到廣泛關(guān)注和研究。另一方面，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域取得了驚人的性能。于是，深度哈希算法受到了研究者的青睞。已有深度哈希算法往往存在著忽略二值化處理過程中帶來的數(shù)據(jù)分布變化、無法充分利用網(wǎng)絡(luò)特征提取能力促進(jìn)哈希函數(shù)學(xué)習(xí)等問題，并且卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要昂貴的計(jì)算代價(jià)和巨大的參數(shù)存儲(chǔ)空間?；诖耍疚奶岢隽嘶诜诸惡土炕`差的深度哈希算法，并進(jìn)一步地對(duì)深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行壓縮，在保證網(wǎng)絡(luò)識(shí)別精度的同時(shí)，加快計(jì)算效率和減少參數(shù)存儲(chǔ)空間。最終，本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)圖片人臉檢索系統(tǒng)。本文的具體工作如下1創(chuàng)新性地提出了基于深度哈希的人臉檢索算法。本文利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效學(xué)習(xí)圖像特征的優(yōu)勢(shì)，將深度網(wǎng)絡(luò)與哈希編碼進(jìn)行結(jié)合，通過分類誤差和量化誤差來直接指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，最大程度地保持原始數(shù)據(jù)的聚類分布性并減少二值量化誤差，從而求得同時(shí)滿足檢索準(zhǔn)確性和實(shí)效性的哈希特征。本文將圖像特征學(xué)習(xí)、哈希函數(shù)學(xué)習(xí)以及分類器學(xué)習(xí)統(tǒng)一到一個(gè)端到端網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，從深度哈希函數(shù)、目標(biāo)損失函數(shù)、以及針對(duì)性地層次特征融合三個(gè)方面對(duì)已有哈希算法進(jìn)行改進(jìn)，豐富的實(shí)驗(yàn)結(jié)果充分說明了方法的有效性。2利用深度壓縮算法壓縮提出的人臉檢索模型。隨著網(wǎng)絡(luò)模型在深度和寬度方面的不斷擴(kuò)展，模型的計(jì)算量和參數(shù)的存儲(chǔ)空間呈幾何倍增長(zhǎng)。本文利用已有的深度壓縮算法，從網(wǎng)絡(luò)剪枝、權(quán)重量化和共享以及最終的霍夫曼編碼三個(gè)方面實(shí)現(xiàn)對(duì)參數(shù)存儲(chǔ)的空間壓縮。在網(wǎng)絡(luò)精度無損的基本前提下，成功地在LE5網(wǎng)絡(luò)、ALEX網(wǎng)絡(luò)、VGG16網(wǎng)絡(luò)以及本文提出的DHCQ網(wǎng)絡(luò)上實(shí)現(xiàn)了參數(shù)壓縮，最終取得了3549倍的網(wǎng)絡(luò)壓縮比率。3設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)圖片人臉檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以讓用戶便捷地瀏覽人臉檢索結(jié)果，并且會(huì)給出當(dāng)前檢索情況下具體的評(píng)價(jià)指標(biāo)MAP，方便用戶從客觀指標(biāo)和返回結(jié)果兩方面評(píng)價(jià)人臉檢索的最終效果。

簡(jiǎn)介：隨著網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的發(fā)展，人們對(duì)信息資源掌握的增多，導(dǎo)致需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量以幾何級(jí)數(shù)在增長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)帶寬的不足、存儲(chǔ)資源的緊缺以及等等諸多問題隨之而來。解決這些問題的有效手段是清除重復(fù)數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)不存在冗余。而圖片作為眾多數(shù)據(jù)中的一種，經(jīng)常出現(xiàn)在手機(jī)、網(wǎng)頁這些人們?nèi)粘Ｊ褂玫墓ぞ弋?dāng)中，其量級(jí)之大給存儲(chǔ)設(shè)備帶來極大的困擾。常用的清除重復(fù)數(shù)據(jù)的方法有文件級(jí)去重技術(shù)和塊級(jí)去重技術(shù)，但是由于圖片存在不易修改的特性，若采用文件級(jí)進(jìn)行去重，耗時(shí)長(zhǎng)、對(duì)系統(tǒng)性能損耗嚴(yán)重又因?yàn)閳D片具有任意性，若采用塊級(jí)進(jìn)行去重，塊的大小無法準(zhǔn)確的適應(yīng)每種圖片，容易出現(xiàn)刪除錯(cuò)誤等嚴(yán)重問題。所以建立一種簡(jiǎn)單有效的圖片重復(fù)刪除技術(shù)成為科研人員的研究重點(diǎn)。本文提出了一種能夠高效對(duì)海量圖片進(jìn)行去重的算法，該算法主要利用圖片本身固有特征判斷重復(fù)。利用圖片本身特征能夠克服塊級(jí)去重時(shí)由于塊大小無法適應(yīng)所有圖片導(dǎo)致其刪除錯(cuò)誤等問題，同時(shí)采用并行化計(jì)算及快速定位重復(fù)方法能夠克服文件級(jí)去重時(shí)耗時(shí)長(zhǎng)等問題。本論文首先介紹了清除重復(fù)數(shù)據(jù)的研究背景及意義，對(duì)常用的清除重復(fù)數(shù)據(jù)的技術(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)介。由于這些方法對(duì)重復(fù)圖片刪除有一定的局限性，而本論文提出的方法主要利用圖片本身特征，為了準(zhǔn)確、高效的提取圖片特征，對(duì)常用的圖片特征進(jìn)行了描述。其次，根據(jù)提取的特征，建立了多特征綜合圖片離線去重算法，通過對(duì)該算法的兩次改進(jìn)，使得其在單機(jī)I5處理器條件下處理500萬級(jí)圖片量時(shí)僅需要10分鐘左右。然后，根據(jù)多特征綜合離線去重算法的思路，提出了多特征綜合圖片在線去重算法。該算法利用對(duì)原始圖片集進(jìn)行分組從而能夠降低新圖片匹配等計(jì)算量的思路，實(shí)現(xiàn)了在新圖片集為50萬時(shí)，處理時(shí)間在25分鐘左右，該算法為圖片在線去重提供了解決思路。最后，將海量圖片并行化去重算法思路進(jìn)行了推廣，將其應(yīng)用在海量無聲短視頻去重研究中，經(jīng)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，對(duì)20萬無聲短視頻進(jìn)行去重時(shí)僅需要78分鐘，去重時(shí)效性大大提高。

簡(jiǎn)介：1電子科技大學(xué)UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCETECHNOLOGYOFCHINA專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文MASTERTHESISFPROFESSIONALDEGREE（電子科技大學(xué)圖標(biāo)）論文題目基于基于云計(jì)算的社會(huì)化圖片分享云計(jì)算的社會(huì)化圖片分享移動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)移動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)與實(shí)現(xiàn)專業(yè)學(xué)位類別工程碩士工程碩士學(xué)號(hào)201222241001作者姓名邱捷指導(dǎo)教師李毅超李毅超教授教授3DESIGNIMPLEMENTATIONOFSOCIALIMAGESHARINGMOBILEAPPLICATIONSYSTEMBASEDONCLOUDCOMPUTINGAMASTERTHESISSUBMITTEDTOUNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCETECHNOLOGYOFCHINAMAJMASTEROFENGINEERINGAUTHQIUJIEADVISPROFESSLIYICHAOSCHOOLSCHOOLOFAERONAUTICSASTRONAUTICS

簡(jiǎn)介：在當(dāng)今計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展的時(shí)代，新科技的變革加上互聯(lián)網(wǎng)的浪潮，傳統(tǒng)行業(yè)的消費(fèi)體驗(yàn)和業(yè)務(wù)模式正在向更高效、扁平化、用戶為中心的快速迭代更新中，數(shù)據(jù)化和可視化交互成為被企業(yè)和用戶所選擇和熱衷的標(biāo)識(shí)。數(shù)字化虛擬人體技術(shù)將人體數(shù)據(jù)數(shù)字化為虛擬人體模型并通過視覺技術(shù)展示出來，數(shù)字化虛擬人體模型已經(jīng)在多個(gè)行業(yè)應(yīng)用廣泛，特別是虛擬試衣以其形象真實(shí)的模擬表現(xiàn)效果，成為眾多研究者關(guān)注的熱點(diǎn)。本文針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)背景下個(gè)性化服裝定制需求及低廉價(jià)格場(chǎng)景提出基于人體正交圖片的虛擬人體三維重構(gòu)方法。主要研究工作如下（1）圖像人體輪廓提取。對(duì)國內(nèi)外人體數(shù)據(jù)測(cè)量技術(shù)進(jìn)行分析研究，提出基于圖像處理技術(shù)的人體數(shù)據(jù)測(cè)量方法。對(duì)人體正面和側(cè)面圖像進(jìn)行算法處理，使用不同邊緣檢測(cè)算子對(duì)人體輪廓進(jìn)行分割提取并對(duì)比實(shí)驗(yàn)效果，采用背景差算法將目標(biāo)對(duì)象從背景中提取，使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法得到單像素人體正面和側(cè)面輪廓。（2）人體特征部位數(shù)據(jù)測(cè)量。參考GBT161602008國家標(biāo)準(zhǔn)服裝用人體測(cè)量的部位與方法中的人體特征部位比例和結(jié)構(gòu)，對(duì)人體關(guān)鍵部位進(jìn)行分區(qū)并標(biāo)記特征點(diǎn)，對(duì)特征部位截面曲線進(jìn)行回歸擬合，計(jì)算出關(guān)鍵部位截面圍度數(shù)據(jù)，該方法獲取的人體測(cè)量數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)相對(duì)誤差控制在3％左右以內(nèi)。（3）參數(shù)化人體模型構(gòu)建。研究標(biāo)準(zhǔn)人體模型文件格式，對(duì)三維標(biāo)準(zhǔn)人體模型的不同特征部位進(jìn)行分區(qū)劃分，研究常用的模型變形算法，通過人體數(shù)據(jù)和模型映射關(guān)系，使用FFD自由變形法并實(shí)現(xiàn)參數(shù)化變形。（4）完成三維虛擬人體重構(gòu)系統(tǒng)的開發(fā)。對(duì)虛擬試衣系統(tǒng)功能需求模塊進(jìn)行分析，基于VC結(jié)合OPENCV圖形庫實(shí)現(xiàn)編寫圖像處理軟件實(shí)現(xiàn)人體數(shù)據(jù)測(cè)量模塊?；赪EB3D平臺(tái)，使用WEBGL三維圖形庫開發(fā)人體模型參數(shù)化變形模塊，得到個(gè)性化虛擬人體模型，可跨平臺(tái)可視化交互。

簡(jiǎn)介：學(xué)校代碼10125專業(yè)代碼120202碩士學(xué)位論文題目圖片評(píng)論與商家展示一致性對(duì)消費(fèi)者購買決策圖片評(píng)論與商家展示一致性對(duì)消費(fèi)者購買決策影響的實(shí)證影響的實(shí)證研究研究姓名王亞茹專業(yè)企業(yè)管理研究方向市場(chǎng)營(yíng)銷管理所屬學(xué)院工商管理學(xué)院指導(dǎo)教師田娳媛二〇一七年三月一日UNIVERSITYCODE10125MAJCODE120202SHANXIUNIVERSITYOFFINANCEECONOMICSTHESISFMASTER’SDEGREETITLEANEMPIRICALSTUDYOFTHEIMPACTOFTHECONSISTENCYBETWEENPICTUREREVIEWSSHOPSHOWSONCONSUMERPURCHASINGDECISIONNAMEWANGYARUMAJBUSINESSMANAGEMENTRESEARCHIENTATIONMARKETINGSCHOOLCOLLEGEOFBUSINESSADMINISTRATIONTUTTIANLIYUANMARCH1ST2017

簡(jiǎn)介：圖片在對(duì)外漢語教學(xué)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用初探PICTUREDESIGNANDAPPLICATION作者姓名余星INTHETCFLNAMEYUXING學(xué)位類別和級(jí)別教育碩士ACADEMICDEGREEAPPLIEDFORMASTEROFPEDAGOGY學(xué)科專業(yè)學(xué)科教學(xué)語文MAJORTEACHINGCHINESEEDUCATION指導(dǎo)老NI王國均TUTORWANGGUOJUN授予單位浙江師范大學(xué)UNIVERSITYZHEJIANGNORMALUNIVERSITY定稿時(shí)間2012年1O月30BDATEOFFINALIZEDOCTOBER30，2012PICTUREDESIGNANDAPPLICATIONINTHETCFLABSTRACTPICTURETEACHING，ASAKINDOFINTERESTINGTEACHINGMETHOD，OCCUPIEDACERTAINPOSITIONINTEACHINGPRIMARYANDMIDDLESCHOOLSTUDENTSTHEIRMOTHERTONGUECHINESELANGUAGE．JUSTASITSNAMEIMPLIES，TEACHINGCHINESEASAFOREIGNLANGUAGETCFLMEANSCHINESEARENOTTHOSEPEOPLE‘SMOTHERLANGUAGE．THEMAINPURPOSEOFTCFLISTOCULTIVATETHEIRABILITYTOUSECHINESETOCOMMUNICATE．LEARNINGLANGUAGEISAHARDWORK；THEKEYTOLEARNALANGUAGEWELLISTOSATISFYTHENEEDSOFTHELEARNERS’FEELINGS．THEREFORE，INORDERTOYIELDTHETWICETHERESULTWITHHALFTHEWORK，WESHOULDFINDPROPERTEACHINGMATERIALSANDTEACHINGMETHODS．PICTUREBOOKISINTUITIONALANDINTERESTING．ALLITSMATERIALSAREFROMLIFE，CLOSETOLIFE，SOITFITSTOTHEPURPOSEOFTCFL；MOREOVER,ITSCOLORFULPICTURESCANAROUSESTUDENTS’INTERESTS．ALLTHESETWOFEATURESDETERMINETHATITISPOSSIBLETOUSEPICTUREBOOKINTHECOURSEOFTCFL．THISPAPERAIMSTORECORDTHEACHIEVEMENTSOFTHERESEARCHINTHISNEWEDUCATIONALPROJECT．THEFIRSTCHAPTERMAINLYDISCUSSESSOMERELATEDDEFINITIONSOFTHEPICTURETEACHING，ANDTHENINTRODUCESTHEGENERALSITUATIONSOFUSINGTHEPICTUREINTEACHINGHOMEANDABROAD．THESECONDCHAPTERANALYSESTHEFEATURESOFTHEPICTURESANDTHEPOSSIBILITYOFUSINGTHEPICTURESINTCFL．THETHIRDCHAPTERDISCUSSESTHETHREEPHASESOFUSINGPICTURESINTCFLTHROUGHMYACTIONRESEARCH．THEFOURTHCHAPTERDISCUSSESTHEWHOLEPRACTICEATTHEPOINTOFTHEREFORMATIONOFOURTCFLCOURSES．BECAUSEITISTHEFIRSTTIMETOEXPLORESUCHPRACTICE，THEEVALUATIONTOTHESTUDENTSISNOTSUFFICIENTLY．INADDITION，THETIMEISSHORTANDINDIVIDUALSTRENGTHLIMITED，THEAPPLICATIONOFPICTURESINTEACHINGFOREIGNERSCHINESEISNOTSOPERFECT．HOWTOI王

簡(jiǎn)介：隨著4G時(shí)代的來臨，移動(dòng)終端設(shè)備迅猛發(fā)展，動(dòng)漫圖片需要在不同分辨率的設(shè)備上進(jìn)行通訊交互，適配算法把同一張?jiān)紙D像適應(yīng)于不同分辨率的顯示設(shè)備，這樣的過程會(huì)引入圖片的失真。而且圖片在采集、壓縮、存儲(chǔ)、傳輸、重新生成的過程中都會(huì)被各種各樣的噪聲所影響，它們的主觀質(zhì)量也會(huì)降低。圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)可以為圖像處理算法提供參考，以期傳遞給人們更好的視覺體驗(yàn)。因此，對(duì)圖像質(zhì)量的合理評(píng)價(jià)具有非常重要的應(yīng)用價(jià)值。本文以主客觀圖像評(píng)價(jià)理論為基礎(chǔ)，重點(diǎn)研究動(dòng)漫圖片主觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及全參考客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。論文的主要研究?jī)?nèi)容及成果如下1、研究圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)相關(guān)知識(shí)理論，建立動(dòng)漫圖片主觀評(píng)價(jià)庫。研究主流的圖片主觀評(píng)價(jià)流程及分值處理，對(duì)動(dòng)漫圖片進(jìn)行一般失真及適配兩種處理得到測(cè)試圖片，結(jié)合特定的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境，對(duì)這些圖片進(jìn)行主觀打分，建立主觀評(píng)價(jià)庫，用于后期對(duì)圖像客觀評(píng)價(jià)時(shí)的數(shù)據(jù)分析對(duì)比。2、研究經(jīng)典的圖像客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)算法，提出基于CIELAB色彩空間的彩色圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。該方法對(duì)SSIM進(jìn)行改進(jìn)，融入色彩評(píng)價(jià)尺度，將質(zhì)量評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)換成對(duì)亮度、對(duì)比度、結(jié)構(gòu)和顏色的比較。實(shí)驗(yàn)證明加入色彩元素后的SSIM算法比單純SSIM在評(píng)價(jià)上更接近人的主觀感知。3、提出基于SIFT與SSIM模型的動(dòng)漫圖片質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。針對(duì)不同終端設(shè)備具有的不同分辨率問題，采取自頂向下的方式建立兩張圖片的像素點(diǎn)匹配關(guān)聯(lián)，建立評(píng)價(jià)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法對(duì)適配圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)與主觀結(jié)果保持一致性，對(duì)適配算法的優(yōu)化有一定的指導(dǎo)意義。4、實(shí)現(xiàn)動(dòng)漫圖片質(zhì)量評(píng)價(jià)原型系統(tǒng)。系統(tǒng)采用MATLABGUI及其圖像庫實(shí)現(xiàn)，提供多種算法生成失真測(cè)試圖像用于質(zhì)量評(píng)估，實(shí)現(xiàn)多種圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)算法，從不同的角度分析主客觀數(shù)據(jù)。

簡(jiǎn)介：環(huán)球網(wǎng)圖片新聞翻譯實(shí)踐報(bào)告環(huán)球網(wǎng)圖片新聞翻譯實(shí)踐報(bào)告TRANSLATIONPRACTICEREPTONPICTURENEWSTRANSLATIONFROM學(xué)科專業(yè)翻譯碩士專業(yè)研究生唐瑩瑩指導(dǎo)教師賈欣嵐副教授天津大學(xué)文法學(xué)院二零一五年五月I摘要摘要本文是一篇翻譯實(shí)踐報(bào)告，基于筆者所進(jìn)行的環(huán)球網(wǎng)圖片新聞翻譯實(shí)踐。所譯內(nèi)容來源于環(huán)球網(wǎng)中英國每日郵報(bào)網(wǎng)站、英國鏡報(bào)網(wǎng)站及其他外媒網(wǎng)站的圖片新聞，涉及娛樂新聞、社會(huì)新聞及奇聞趣事等方面。筆者采用編譯方法將其譯為中文。圖片新聞能夠直觀表達(dá)新聞信息，屬于軟新聞范疇，注重引起讀者興趣，突出新聞的趣味性和可讀性，一般采用簡(jiǎn)潔明快、生動(dòng)形象的語言。編譯是翻譯軟新聞常采用的方法，通常是根據(jù)實(shí)際需要，將原語新聞?wù)怼⒕庉嫵勺g語語言新聞。圖片新聞翻譯通常采用編譯方法，在做到忠實(shí)原文信息的同時(shí)，充分考慮讀者的語言文化及社會(huì)環(huán)境，最大限度地提高譯文的可讀性和可接受性。本次翻譯實(shí)踐以德國功能派翻譯理論中的目的論為指導(dǎo)。該理論認(rèn)為，翻譯行為應(yīng)以目的為導(dǎo)向，而決定翻譯目的最重要的因素之一是譯文的受眾，基于不同的文化背景，受眾對(duì)譯文有不同的期待。目的論包括目的原則、連貫原則和忠實(shí)原則。筆者根據(jù)目的論三原則，對(duì)所譯圖片新聞中的標(biāo)題、導(dǎo)語及正文進(jìn)行編譯。其中目的原則為首要指導(dǎo)原則，特別是標(biāo)題編譯主要依據(jù)目的原則，以精煉的語言對(duì)新聞標(biāo)題進(jìn)行概括闡述，使其明確醒目、言簡(jiǎn)意賅；導(dǎo)語編譯主要依據(jù)連貫原則，將原文的獨(dú)立句子以中文段落形式連貫地表達(dá)出來，增強(qiáng)導(dǎo)語的邏輯性；正文編譯主要根據(jù)忠實(shí)原則，在篩選原文重要信息的同時(shí)做到譯文忠實(shí)于原意，保證翻譯內(nèi)容的準(zhǔn)確性。翻譯實(shí)踐報(bào)告共有四個(gè)部分。第一部分為翻譯任務(wù)描述，包括任務(wù)來源及任務(wù)簡(jiǎn)介。第二部分為翻譯過程描述，介紹任務(wù)準(zhǔn)備階段、正式譯稿階段和校對(duì)定稿階段。第三部分是翻譯案例分析。這一部分首先介紹目的論的基本內(nèi)容，接下來以案例結(jié)合理論的形式分析此次翻譯文本中標(biāo)題、導(dǎo)語以及正文的翻譯。第四部分為翻譯實(shí)踐總結(jié)部分，總結(jié)新聞翻譯特點(diǎn)以及譯者的譯后感悟。通過撰寫本次實(shí)踐報(bào)告，筆者對(duì)整個(gè)翻譯過程進(jìn)行全面反思，總結(jié)在目的論指導(dǎo)下，軟新聞翻譯中應(yīng)注意的問題及可采用的方法，以期給該領(lǐng)域的翻譯實(shí)踐提供借鑒。關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞環(huán)球網(wǎng)；圖片新聞；編譯

簡(jiǎn)介：暨南大學(xué)碩士學(xué)位論文題名（中英）圖片社交與網(wǎng)絡(luò)陌生人的凝視互動(dòng)研究SNSBASEDONPICTUREINTERACTIONBETWEENINTERSTRANGERS作者姓名陳律言指導(dǎo)教師姓名蔣建國及學(xué)位、職稱教授學(xué)科、專業(yè)名稱新聞與傳播學(xué)位類型學(xué)術(shù)學(xué)位論文提交日期論文答辯日期答辯委員會(huì)主席論文評(píng)閱人學(xué)位授予單位和日期I摘要摘要20世紀(jì)后期，人文科學(xué)與文化公共領(lǐng)域開始有了“圖像轉(zhuǎn)向”的文化形變，新媒介技術(shù)能夠快速而大批量地進(jìn)行機(jī)械復(fù)制，使得圖像聲勢(shì)浩大地崛起，開始了對(duì)文字中心地位的反叛。國內(nèi)一大批PINTEREST模式的瀑布流的圖片社交網(wǎng)站及應(yīng)用興起，新的圖片社交網(wǎng)站作為后起之秀，其革新的影響力也開始倒逼傳統(tǒng)社交網(wǎng)站更加重視圖片的應(yīng)用?；ヂ?lián)網(wǎng)對(duì)生活的滲透，不僅改變了人們傳統(tǒng)的生活方式與人際交往方式，這種對(duì)現(xiàn)實(shí)陌生感的逃遁，也進(jìn)一步削弱了現(xiàn)實(shí)人際交往的行動(dòng)力，網(wǎng)絡(luò)帶來的社交幻化不僅未能減輕現(xiàn)實(shí)生活中的“陌生性”，反而由于對(duì)現(xiàn)實(shí)生活感受力的弱化，進(jìn)一步加劇了現(xiàn)實(shí)陌生感，使個(gè)體成為了徹底的“陌生人”。本文“凝視”這一社會(huì)學(xué)觀點(diǎn)，旨在從學(xué)理上進(jìn)一步深入地剖析網(wǎng)絡(luò)陌生人之間具有權(quán)力和欲望等策略性行為的觀看之道。首先，本文將梳理圖片社交的一些具體樣態(tài)及發(fā)展現(xiàn)狀，并進(jìn)一步分析網(wǎng)絡(luò)陌生人的圖片社交式棲居，然后從微觀的互動(dòng)中攜帶的凝視特征入手，分析網(wǎng)絡(luò)陌生人之間的凝視互動(dòng)所帶來的視覺返魅、自我暴露、陌生差序性重置與社交幻化。關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞圖片社交，網(wǎng)絡(luò)陌生人，凝視，社交幻化

簡(jiǎn)介：大眾媒介的多元競(jìng)爭(zhēng)、數(shù)字?jǐn)z影浪潮的新一輪攻占，加之互聯(lián)網(wǎng)中圖片傳播方式的蓬勃發(fā)展已經(jīng)使得現(xiàn)代媒體進(jìn)入了一個(gè)全新的圖片傳播時(shí)代。不論是報(bào)紙、雜志還是電視等傳統(tǒng)媒體，還是近年來迅猛發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)媒體，這些大眾媒介都給予新聞圖片重要的一席之地。任何可讀之物，如若缺少了圖片的存在，便缺失了對(duì)受眾的吸引力和視覺沖擊力。自從進(jìn)入讀圖時(shí)代，人們的閱讀方式就已經(jīng)發(fā)生了巨大的轉(zhuǎn)變，早已從專注于文字理解轉(zhuǎn)向于熱衷圖片直觀。新聞圖片因其擁有紀(jì)實(shí)性的屬性，能夠再現(xiàn)新聞事件的功能，而被人們視作忠實(shí)的記錄者。因此，新聞圖片被廣泛應(yīng)用于大眾媒體的新聞報(bào)道中。然而，從生產(chǎn)和傳播的角度深究，新聞媒體是新聞圖片的生產(chǎn)者和傳播者，不同的新聞機(jī)構(gòu)權(quán)力和政治權(quán)力的傾向勢(shì)必影響著新聞圖片的生產(chǎn)、選擇和傳播。所以說，從這個(gè)層面上來說，新聞圖片不僅是信息傳播的一種方式，更是意識(shí)形態(tài)的一種載體。因而可以說，各種權(quán)力就躲藏在新聞圖片的背后，無處不在。在透明的表征觀念下，圖片能客觀、公正地再現(xiàn)現(xiàn)實(shí)生活。圖片正是憑借其與生俱來的“真實(shí)性”，才更加能以一種掩人耳目、不易察覺的方式為權(quán)力所利用。在微觀權(quán)力研究的視域下，新聞圖片中宣稱的客觀、中立的態(tài)度都是構(gòu)建而來的。所以說，新聞圖片不論是從表達(dá)的范式上、內(nèi)容上還是形式上，其中都總是蘊(yùn)含了千絲萬縷的權(quán)力關(guān)系。本研究分為五個(gè)部分第一部分為引言，闡明了選題的目的與價(jià)值、研究的背景與文獻(xiàn)綜述和相關(guān)概念界定；第二部分主要回顧了福柯微觀權(quán)力理論；第三部分詳細(xì)闡釋了新聞圖片文本中權(quán)力的微觀化方式；第四部分論述了新聞圖片在生產(chǎn)過程中所蘊(yùn)含的權(quán)力與規(guī)訓(xùn)，意在說明權(quán)力控制著新聞圖片的生成和傳播范圍，以及微觀權(quán)力在新聞圖片的生產(chǎn)和傳播過程中時(shí)如何體現(xiàn)的；第五部分闡述新聞圖片對(duì)權(quán)力的反作用力，意在說明圖片本身也在抗衡著權(quán)力，而非任由權(quán)力擺布，它也是權(quán)力的施暴者。

簡(jiǎn)介：華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文新聞圖片美的意蘊(yùn)姓名陳紅梅申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)新聞學(xué)指導(dǎo)教師胡道立2003519華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTTHISPAPERRESEARCHISCONCENTRATEDONANALYSINGTHENEWSPICTURESFROMTHEVIEWOFTHEAESTHETICS．THESUBJECTOFTHERESEARCHISTHEAESTHETICIMPLICATIONOFTHENEWSPICTURES．THEREARESEVENPARTSINTHISDISSERTATION．THEMAINIDEAOFTHISRESEARCHISTHATTHENEWSPICTURESHAVENOTONLYTHEAUTHENTICITYOFNEWSBUTALSOTHEIMPRESSIVEANDINSTRUCTIVESIGNIFICANCE．FORTHISPURPOSE，THEONLYAUTHENTICITYOFNEWSISNOTENOUGH,ITDEPENDSONTHEPOWEROFTHEAESTHETICS．SOHOWTOSTRENGTHENTHEARTIMPACTOFTHENEWSPICTURESANDHOWTOGETTHEUNIFICATIONOFTHEAUTHENTICITYANDTHEAESTHETICSBECOMETHEMAINTOPICOFTHISRESEARCH．THISPAPERRESEARCHCONSIDERSTHATTHEARTIMPACTOFTHENEWSPICTURESBELONGSTOTHECATEGORYOFTHEAESTHETICSIMPLICATION．FROMTHEVIEWOFTHEQUALITYSTANDARDOFTHENEWSPICTURES，THECONCEPTOFAESTHETICSIGNIFICANCE．OFNEWSPICTURESISFIRSTLYEXPLAINED，SECONDLY,THERESEARCHSEESABOUTTHECONDITIONSOFTHEREALIZATIONOFTHEAESTHETICSSIGNIFICANCE，ANDSHOWESTHEIMPORTANCEANDPOSSIBLITYOFREALIZATIONINTHEREALITY．THIRDLY,FROMTHEVIEWOFTHEAESTHETICSTHERESEARCHSUMSUPTHECHARACTERISTICSOFTHEAESTHETICSSIGNIFICANCE，ANDANALYZESTHEBASICSTYLEOFTHEAESTHETICSIGNIFICANCE．FINALLY，F(xiàn)ROMTHEASPECTOFTHEREADERS’ACCEPTANCE，THEPAPERRESEARCHANALYZESTHEEFFECTOFTHEAESTHETICSIGNIFICANCEKEYWORDSNEWSPICTURESAESTHETICSIGNIFICANCE．II

簡(jiǎn)介：?jiǎn)挝淮a10359學(xué)號(hào)2014170629分類號(hào)I￡呈冬肥工學(xué)火警HEFEIUNIVERSITYOFTECHNOLOGY碩士學(xué)位論文MASTER，SDISSERTATION論文題目學(xué)位類別專業(yè)名稱作者姓名導(dǎo)師姓名完成時(shí)間些一一一一一一通一一一一一ADISSERTATIONSUBMITTEDFORTHEDEGREEOFMASTERTHEMODULERESEARCHANDDESIGNOFIMAGEINFORMATIONPROCESSINGABOUTTRAFFICMONITORINGVELOCIMETERBYXURUFENGHEFEIUNIVERSITYOFTECHNOLOGYHEFEI，ANHUI，RRCHINAAPRIT，2017