图形语义作业
图形语义表述与古汉语诗歌表意中的形意转换
从 不 同的 思路 思考 问题 。存 于 大脑 中的思 想 较 为
丰 富 。待 到诗 歌作 品 定稿 时 , 筛选 和 提炼 , 先 经 原 那些整句 、 整段 、 整篇 的文 字语 言形 态全 部 转 化 为 形 象 形态 , 即意 义 的形 态 以形 象 的方 式表 现 出来 。 由 于诗 歌 与 图形分 属两 个 不 同 的表 述类 别 .虽然
以表 达 “ 意义 ”Байду номын сангаас为基 本 出发 点 。 “ 意义 ” 从本 质属 ,
性 上讲 , 指作 者对 客 观事 物 的真 实感受 和认 识 . 是
是 作 品所蕴 涵 的 内在精 神 和思 想情 感 .是 语言 符
收稿 日期 :2 1— 9 0 0 10 — 2 作 者 简 介 :李 世 胜 (9 6 ) 湖北 鄂 州人 , 州 职 业 大学 建 工 学 院讲 师 , 15 - , 鄂 主要 从 事 图 形语 言与 艺 术设 计研 究 。
洞无 物 、 虚无 飘 渺 , 而是 指 那 些 具有 实 在 的 内容 ,
形诗 ”形象 深刻 地揭 示 了 以文 字语 言作 为载体 的 古 代 汉语 诗 歌 和 与 图形 形 象 作 为 载 体 的 图 形 设
无 内容也 就无所 谓 “ 意义 ” 。内容 , 说通 俗 点 . 就是 指让 人知 道些 什么 , 想些 什 么 , 领悟 些什 么 。诗 歌 也好 , 图形 也 好 , 间总 要包 含 这些 内容 。古人 作 其 诗 , 调 “ 以 意 为 主 ” 画 家 作 画 , 求 “ 在 笔 强 诗 ; 要 意 先 ” 意义 ” 为作 品的 内在 因素 , 光对 作 品 的 。“ 作 不 艺 术 质量起 决定性 作 用 ,同 时也 对作 品 的外 部形 式, 如对 作 品的结构 、 艺术语 言 、 裁产 生影 响 。留 体 意看 看那些 不 同风格 、 同体 裁 的历 史名 作 . 不 为什 么 她 们能 在 与不 同时代 的感 受 中产 生 新 的碰 撞 .
图像语义分析与理解综述
*国家自然科学基金资助项目(N o .60875012,60905005)收稿日期:2009-12-21;修回日期:2010-01-27作者简介 高隽,男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为图像理解、智能信息处理、光电信息处理等.E-m a i:l gao j un @hfut .edu .cn .谢昭,男,1980年生,博士,讲师,主要研究方向为计算机视觉、智能信息处理、模式识别.张骏,女,1984年生,博士研究生,主要研究方向为图像理解、认知视觉、机器学习.吴克伟,男,1984年生,博士研究生,主要研究方向为图像理解、人工智能.图像语义分析与理解综述*高 隽 谢 昭 张 骏 吴克伟(合肥工业大学计算机与信息学院合肥 230009)摘 要 语义分析是图像理解中高层认知的重点和难点,存在图像文本之间的语义鸿沟和文本描述多义性两大关键问题.以图像本体的语义化为核心,在归纳图像语义特征及上下文表示的基础上,全面阐述生成法、判别法和句法描述法3种图像语义处理策略.总结语义词汇的客观基准和评价方法.最后指出图像语义理解的发展方向.关键词 图像理解,语义鸿沟,语义一致性,语义评价中图法分类号 T P 391.4I m age Se m antic Anal ysis and Understandi ng :A R eviewGAO Jun ,XI E Zhao ,Z HANG Jun ,WU Ke -W ei(S chool of C o m puter and Infor m ation,H e fei University o f T echnology,H efei 230009)ABSTRACTSe m antic ana l y sis is the i m portance and diffi c u lty of high -level i n terpretati o n i n i m age understandi n g ,i n wh ich there are t w o key issues of tex-t i m age se m an tic gap and tex t descri p ti o n po lyse m y .Concentrating on se m antizati o n o f i m ages onto logy ,three soph i s tica ted m et h odolog ies are round l y rev ie w ed as generati v e ,d iscri m ina ti v e and descriptive gra mm ar on the basis of conc l u d i n g i m ages se m antic fea t u res and context expression .The ob jective benchm ark and eva l u ation for se m an tic vocabu lary are i n duced as w e l.l F i n ally ,the summ arized directions fo r furt h er researches on se m antics i n i m age understand i n g are discussed i n tensively .K ey W ords I m age Understanding ,Se m antic G ap ,Se m an tic Consistency ,Se m an tic Evalua ti o n1 引 言图像理解(I m age Understandi n g ,I U )就是对图像的语义解释.它是以图像为对象,知识为核心,研究图像中何位置有何目标(what is w here)、目标场景之间的相互关系、图像是何场景以及如何应用场景的一门科学.图像理解输入的是数据,输出的是知识,属于图像研究领域的高层内容[1-3].语义(Se -第23卷 第2期 模式识别与人工智能 V o.l 23 N o .2 2010年4月 PR &A I A pr 2010m antics)作为知识信息的基本描述载体,能将完整的图像内容转换成可直观理解的类文本语言表达,在图像理解中起着至关重要的作用.图像理解中的语义分析在应用领域的潜力是巨大的.图像中丰富的语义知识可提供较精确的图像搜索引擎(Searching Eng i n e),生成智能的数字图像相册和虚拟世界中的视觉场景描述.同时,在图像理解本体的研究中,可有效形成/数据-知识0的相互驱动体系,包含有意义的上下文(Context)信息和层状结构(H ierarchica-l S truct u red)信息,能更快速、更准确地识别和检测出场景中的特定目标(如,识别出场景中的/显示器0,根据场景语义知识可自动识别附近的/键盘0).尽管语义分析在图像理解中处于非常重要的位置,但传统的图像分析方法基本上全部回避了语义问题,仅针对纯粹的图像数据进行分析.究其原因主要集中于两方面:1)图像的视觉表达和语义之间很难建立合理关联,描述实体间产生巨大的语义鸿沟(Se m antic Gap);2)语义本身具有表达的多义性和不确定性(Am bigu ity).目前,越来越多的研究已开始关注上述/瓶颈0,并致力于有效模型和方法以实现图像理解中的语义表达.解决图像理解中的语义鸿沟需要建立图像和文本之间的对应关系,解决的思路可大致分为三类.第一条思路侧重于图像本身的研究,通过构建和图像内容相一致的模型或方法,将语义隐式地(I m p lici-t l y)融入其中,建立/文本y图像0的有向联系,核心在于如何将语义融于模型和方法中.采用此策略形成的研究成果多集中于生成(Generati v e)方式和判别(D iscri m inati v e)方式中.第二条思路从语义本身的句法(G ra mm ar)表达和结构关系入手,分析其组成及相互关系,通过建立与之类似的图像视觉元素结构表达,将语义描述和分析方法显式地(Exp lici-t l y)植入包含句法关系的视觉图中,建立/图像y文本0的有向联系.核心在于如何构建符合语义规则的视觉关系图.第三条思路面向应用,以基于内容的图像检索(I m age Retrieval)为核心,增加语义词汇规模,构建多语义多用户多进程的图像检索查询系统.解决语义本身的多义性问题需要建立合理的描述规范和结构体系.Princeton大学的认知学者和语言学家早在20世纪80年代就研究构建了较合理统一的类树状结构.如今已被视为视觉图像研究领域公认的语义关系参考标准,用于大规模图像数据集的设计和标记中,有效归类统一了多义性词语.此外,一些客观的语义检索评价标准也在积极的探索过程中.本文将对上述两个图像语义理解中的问题进行方法提炼和总结.针对语义鸿沟问题,介绍已有模型和方法的处理策略.还采用较完备的图像语义/标尺0(B ench m ark)解决语义的主观多义性.2图像内容的语义分析图像内容描述具有/像素-区域-目标-场景0的层次包含关系,而语义描述的本质就是采用合理的构词方式进行词汇编码(Encodi n g)和注解(Annota-tion)的过程.这种过程与图像内容的各层描述密切相关,图像像素和区域信息源于中低层数据驱动,根据结构型数据的相似特性对像素(区域)进行/标记0(Labeli n g),可为高层语义编码提供有效的低层实体对应关系.目标和场景的中层/分类0(C ategor-i zati o n)特性也具有明显的编码特性,每一类别均可视为简单的语义描述,为多语义分析的拓展提供较好的原型描述.本节将针对前述的语义鸿沟问题介绍常用的图像语义表示方法和分析策略.2.1语义化的图像特征图像内容的语义分析借鉴文本分析策略.首先需要构建与之相对应的对象,整幅图像(I m age)对应整篇文档(Docum ent),而文档中的词汇(Lex icon)也需要对应相应的视觉词汇(V isua lW ord).视觉词汇的获取一般通过对图像信息的显著性分析提取图像的低层特征,低层特征大多从图像数据获取,包括简单的点线面特征和一些特殊的复杂特征,再由鲁棒的特征表达方式生成合适的视觉词汇,视觉词汇一般具有高重用性和若干不变特性.点特征提取以图像中周围灰度变化剧烈的特征点或图像边界上高曲率的点为检测对象,根据灰度或滤波函数确定区域极值点(如H arris角点[4]等),并拓展至不同掩膜下的尺度空间中(如高斯-拉普拉斯、高斯差分等),分析极值点的稳定特性,得到仿射不变的H arris二阶矩描述符[5].线特征描述图像中目标区域的外表形状和轮廓特性,这类轮廓线特征以C anny算子等经典边缘检测算法为基础,集中解决边缘曲线的描述、编组以及组合表达等问题.边缘上的双切线点和高曲率点可连接形成有效的边缘链或圆弧,根据聚类策略或某些规则完成线片段编组,形成线特征的视觉词汇[6-8].区域是图像上具有灰度强相关性的像素集合,包含某种相似属性(如灰度值、纹理等),相对于点线特征,面特征有更丰富的结构信息.区域特征以点特征为中心,采用拉普192模式识别与人工智能23卷拉斯尺度下的H arris或H essian仿射区域描述,对特征尺度上的椭圆仿射区域内的初始点集进行参数迭代估计,根据二阶矩矩阵的特征值测量点邻的仿射形状[4,9].另一种策略分析视觉显著区域对象(如直方图、二值分割图等)的熵值统计特性,得到最佳尺度下的最稳定区域,满足视觉词汇的高重用性[10-11].鲁棒特征表达对提取的特征进行量化表示.点特征一般仅具有图像坐标.线特征则充分考虑邻域边缘点的上下文形状特性,以边缘上采样点为圆心,在极坐标下计算落入等距等角间隔区域的边缘像素直方图.椭圆形面特征描述主要以尺度不变特征变换(Sca le I nvariant Fea t u re Transfor m,SI FT)[12-13]为主,SI FT特征对每个高斯窗口区域估计方向直方图,选择峰值作为参考方向基准,计算4@4网格区域内8个方向的梯度直方图,任何区域均可转换为4@4@8 =128维特征向量.该特征对图像尺度、旋转具有不变性,对亮度和视角改变也保持一定稳定性.通过对特征向量的聚类,得到最原始的特征词汇,形成的语义化图像特征也称为/码书0(Codebook)[14].2.2图像语义的上下文表达图像的语义信息描述主要包含外观位置信息和上下文信息,前者如2.1节所述,可表示成/码书0.上下文信息不是从感兴趣的目标外观中直接产生,而来源于图像邻域及其标签注解,与其他目标的外观位置信息密切相关.当场景中目标外观的可视程度较低时,上下文信息就显得尤为重要.B ieder m an将场景中不相关目标关系分为5种,即支撑(Support)、插入(I nterpositi o n)、概率(Proba-b ility)、位置(Positi o n)和大小(Size)[15-16].五类关系均包含/知识0,不需要知道目标信息就可确定支撑和插入关系,而后三类关系对应于场景中目标之间的语义交互关系,可缩短语义分析时间并消除目标歧义,通常称为/上下文特征0(C ontex t Features),譬如一些相对复杂的特征描述(如全局G ist特征[17-18]、语义掩码特征等)融入场景上下文信息,本身就包含语义(关联)信息,是语义分析的基础.如今有很多研究开始挖掘B ieder m an提出的三类语义关系,可分为语义上下文、空间上下文和尺度上下文[19].语义上下文表示目标出现在一些场景中,而没有出现在其他场景中的似然性,表示为与其他目标的共生(Co-O ccurrence)关系,可采用语义编码方式[20-21],也可由共生矩阵判断两类目标是否相关[22-23],此类上下文对应B ieder m an关系中的/概率0关系.空间上下文表示目标相对于场景中其他目标出现在某个位置上的似然性,对应于/位置0关系.空间上下文隐式地对场景中目标的/共生0进行编码,为场景结构提供更加具体的信息,只需确定很少的目标,就可通过合理的目标空间关系降低目标识别的误差,消除图像中的语义歧义[24-25].尺度上下文表示目标在场景中可能的相对尺度范围,对应于/大小0关系.尺度上下文需处理目标之间的特定空间和深度关系,可缩小多尺度搜索空间,仅关注目标可能出现的尺度.尺度上下文在二维图像中较为复杂,目前仅用于简单的视觉分析系统中[26-27].目前大多数上下文方法主要分析图像中的语义上下文和空间上下文.语义上下文可从其他两种上下文中推理获取,与场景中的目标共生相比.尺度和空间上下文的变化范围较大,而共生关系的知识更易获取,处理计算速度更快.融入上下文特征的图像语义形成了全局和局部两种分析策略,即基于场景的上下文分析和基于目标的上下文分析.前者从场景出发[15,27],将图像统计量看作整体,分析目标和场景之间的高频统计特性,获取全局上下文信息,如马路预示着汽车的出现.后者从目标出发[25,28],分析目标间的高频统计特性,获取局部上下文信息,如电脑预示着键盘的出现.总之,上下文特征包含了更丰富的知识,有助于为图像理解提供更准确的语义信息.2.3语义分析的生成方法生成方法基于模型驱动,以概率统计模型和随机场理论为核心,遵循经典的贝叶斯理论,定义模型集合M,观察数据集合D,通过贝叶斯公式,其模型后验概率p(M|D)可以转换为先验概率p(M)和似然概率p(D|M)的乘积.生成方法一般假设模型遵循固定的概率先验分布(如高斯分布等),其核心从已训练的模型中/生成0观察数据,测试过程通过最大似然概率(M ax i m ize L i k e lihood)得到最符合观察数据分布的模型预测似然(Pred icti v e Like li h ood).图像语义分析的生成方法直接借用文本语义分析的图模型结构(G raph ica lM ode ls),每个节点定义某种概念,节点之间的边表示概念间的条件依赖关系,在隐空间(Latent Space)或随机场(Rando m Field)中建立文本词组和视觉描述之间的关联,生成方法无监督性明显,具有较强的语义延展性.2.3.1层状贝叶斯模型图模型的节点之间由有(无)向边连接,建立视觉词汇和语义词语之间的对应关系.朴素贝叶斯理论形成的经典Bags-o-f W ords模型是层状贝叶斯模1932期高隽等:图像语义分析与理解综述型的雏形,该模型将同属某类语义的视觉词汇视为/包0,其图结构模型和对应的视觉关系描述如图1(a)所示,其中灰色节点为观察变量,白色节点为隐变量,N 为视觉词汇的个数,通过训练建立类别语义描述c 和特征词汇w 之间的概率关系,选取最大后验概率p (c |w )对应的类别作为最终识别结果.(a)朴素贝叶斯(b)概率隐语义分析(c)隐狄利克雷分配(a)N a Çve bay es(b)P robab ili stic latent se m antic ana l y si s (c)L atent D irich let a llocati on图1 有向图语义描述F i g .1 Se m antic i nterpre tati on of directed g raphs朴素贝叶斯模型试图直接建立图像和语义之间的联系,但由于视觉目标和场景的多样性导致这种稀疏的离散分布很难捕捉有效的概率分布规律,因此H o f m ann 借鉴文本分析中的概率隐语义分析(Probab ilistic Latent Se m antic Ana l y sis ,pLSA )模型[29-30],将/语义0描述放入隐空间Z 中,生成相应的/话题0(Top ic)节点,其基本描述如图1(b )所示.D 为M 个图像d 组成的集合,z 表示目标的概念类别(称为/Top ics 0),每幅图像由K 个Topics 向量凸组合而成,通过最大似然估计进行参数迭代,似然函数为p (w |d )的指数形式,与语义词汇和图像的频率相关.模型由期望最大化(E xpec ta tion M ax i m ization,E M )算法交替执行E 过程(计算隐变量后验概率期望)和M 过程(参数迭代最大化似然).决策过程的隐变量语义归属满足z*=arg m ax z P (z |d ),pLSA 模型通过隐变量建立特征与图像间的对应关系,每个文本单元由若干个语义概念按比例组合,本质上隐空间内的语义分布仍然是稀疏的离散分布,很难满足统计的充分条件.隐狄利克雷分配(LatentD ir ich let A llocation ,LDA )模型[31-32]在此基础上引入参数H ,建立隐变量z 的概率分布.在图像语义分析中,变量z 反映词汇集合在隐空间的聚类信息,即隐语义概念,参数H (通常标记为P )则描述隐语义概念在图像空间中的分布,超参A (通常标记为c)一般视为图像集合D 中已知的场景语义描述.如图1(c )所示,由参数估计和变分(V aria tiona l)推理,选取c =arg m ax c P (w |c ,P ,B )作为最终结果.LDA 中不同图像场景以不同的比例P 重用并组合隐话题空间全局聚类(G l o ba lC l u ster),形成/场景-目标-部分0的语义表达关系.LDA 中的隐话题聚类满足De Finetti 可交换原理,其后验分布不受参数次序影响,不同隐话题聚类相互独立,无明显的结构特性.一种显而易见的策略就是在此模型基础上融入几何或空间关系,即同时采用话题对应的语义化特征的外观描述和位置信息,这样不同话题的分布大体被限定于图像场景的某个区域,如天空总是出现在场景的上方等,减小模型决策干扰.如L i 等人[14,33]在LDA 模型中融入词汇的外观和位置信息,并将语义词汇描述c 划分为视觉描述词汇(如sky )和非视觉描述词汇(如w i n d)两类,由词汇类别转换标签自动筛选合适的词汇描述.模型采用取样(Sa mp li n g)策略对从超参先验中生成的视觉词汇和语义标签进行后验概率学习,模型中包含位置信息的语义特征显式地体现了空间约束关系,具有更好的分析效果.(a)无结构(b)全互连结构(c)星状结构(a)U nstructured(b)Fu ll structure (c)Sta r struct u re图2 Part -based 模型表示图F i g.2 R epresen tati on for Part -based m ode lsLDA 模型已明确地将隐空间的/话题0语义进行合理聚类,建立与视觉词汇聚类的对应关系.隐话题聚类隐式地对应场景或目标的某些部分(parts),是一种较原始的par-t based 模型.真正的par-t based模型侧重/目标-部分0之间的语义关联表达,不仅具有较强的结构特性,而且直接概念化隐空间的语义聚类,每个part 直接显式对应语义描述(如人脸可分为眼睛、鼻子、嘴等不同部分).如图2所示,一般通过人工设定或交叉验证的方式固定重要参数(如隐聚类个数、part 个数等)并混合其概率密度,其中固定参数的D ir i c h let 生成过程是一种有限混合./星群0(Conste llati o n)模型[34-35]是其中的典型,根据不194模式识别与人工智能 23卷同区域的外观位置信息描述,确定P 个部分的归属及其概率分布,将目标和背景似然比分解为外观项、形状项、尺度项以及杂项的乘积,依次计算概率密度值(一般是高斯分布或均匀分布),并E M 迭代更新参数,最后通过似然比值判断目标的语义属性.部分间的约束关系体现于形状项中,可以假设为全互连结构(Fu ll Str ucture)或星状结构(S tar S tructure),其结构信息体现于高斯分布的协方差矩阵中(满秩或稀疏矩阵),有助于提高语义分析的准确性.固定参数的D irichlet 生成过程是无限混合模型的一种特例,可通过合适的随机过程,很好表达无限混合(I nfi n ite M i x t u re)模型,自动确定混合个数.这种/非参0(Non -Para m etric)模型可捕捉到概率空间的隐性分布,不受特定的概率密度函数形式表达限制.整个D irich let 过程可拓展至层次结构(H ierar -ch ical D irichlet Process ,HDP).H DP 具有明显的结构特性,可以很容易对应于图像中的/场景-目标-部分0层次结构,其混合组成很显式地表达了不同目标实体间的语义包含关系.Sudderth 在HDP 的基础上,引入转换函数(Transfor m ed Function),生成转换D irichlet 过程(T ransfor m ed D irichlet Process ,TDP),每组的局部聚类不再直接/复制0全局聚类参数,而是通过不同转换函数生成变化多样的局部变参,更符合目标多变特性[36-37].层状贝叶斯模型是当前处理图像语义问题的关注热点,其模型特有的参数化层次结构信息参照文本处理直接对应图像中的语义实体,通过图模型的参数估计和概率推理得到合适的语义描述.模型本身的发展也具有一定的递进关系,即/Bags -o-f W ord模型y pLSA 模型y LDA 模型y par-t based 模型y HDP 模型y TDP 模型0等,分析得到的结果具有层次语义包含关系.2.3.2 随机场模型随机场模型以均值场(M ean F ield)理论为基础,图中节点变量集合{x i |i I V }通常呈4-邻域网格状分布,节点之间的边{(x i ,x j )|i ,j I V;(x i ,x j )I E }体现隐性关联,由势函数W ij (x i ,x j )表示,一般具有含参数H 的近高斯指数分布形式,每个隐节点x i 一般对应一个观察变量节点y i ,由势函数W i (x i ,y i )表示.如图3所示,观察节点可对应图像的像素点,也可对应图像中的某个区域或目标语义化特征描述(如2.1节所述),隐变量则对应语义/标记0或/标签0l .随机场模型具有丰富的结构场信息,节点间上下文关联很强,通常分析像素标记解决图像分割问题.近年来,其特定的约束关系(如桌子和椅子经常关联出现)也被用于图像区域化语义分析中,隐节点集的语义标签对应不同的语义化特征和势函数取值,最大化随机场的能量函数得到的标记赋值,就是最终的区域语义标记属性.随机场模型具有较成熟的计算框架,融合其上下文关联信息的层次贝叶斯/生成0模型是分析图像语义的主流趋势[14,33-35,38-40].图3 随机场模型及其图像语义描述F ig .3 R andom field m ode l and its se m antic descr i pti on2.4 语义分析的判别方法判别方法基于数据驱动,根据已知观察样本直接学习后验概率p (M |D ),主要通过对训练样本的(弱)监督学习,在样本空间产生合适的区分函数,采用形成的分类器或结构参数,完成对特定的特征空间中点的划分(或闭包),形成某些具有相似特性的点的集合.这些共性可直接显式对应图像理解中的若干语义信息,如目标和场景的属性、类别信息等,通常以主观形式体现于观察样本中,其本质就在于学习并获取区分不同语义信息的知识规则(如分类器等).由于语义信息主观设定(如判别几种指定类别),因此判别方法主要侧重观察样本(语义)的处理分析,而非观察样本(语义)的获取.判别方法是包含经典的机器学习方法,精确度较高且易于实现,常用于目标检测识别识别.其策略主要包括最近邻分析、集成学习和核方法.2.4.1 最近邻方法最近邻(k -N earestN e ighbo r ,kNN )方法是基于样本间距离的一种分类方法.其基本思想是在任意空间中、某种距离测度下,寻找和观测点距离最接近的集合,赋予和集合元素相似的属性集合.在图像理解中,就是在图像特征空间寻找和近似的特征描述集,将已知的语义作为分析图像的最终结果.最近邻方法非常简单,但对样本要求较高,需要很多先验知1952期 高 隽 等:图像语义分析与理解综述识,随着大规模语义标记图像库的出现(如后 3.2节所述),最近邻方法有了广阔的应用前景,Torra l b a 等人[41]建立80万幅低分辨率彩色图像集合和相应的语义标记,图像集涵盖所有的视觉目标类别,以W ord N et语义结构树(如后3.1节所述)的最短距离为度量,采用最近邻方法分别对其枝干进行投票,选取最多票数对应最终的语义标签输出.也可直接在图像空间中计算像素点的欧式距离,得到与分析图像相类似的语义空间布局(Con fi g uration).Russe ll 等人[42]利用最近邻方法找出与输入图像相似的检索集,通过含有标记信息的检索图像知识转化到输入图像中,完成场景到目标的对齐任务.语义聚类法还被用于视频数据库中[43],具有较好的结果.2.4.2集成学习集成学习将各种方法获得的模型在累加模型下形成一个对自然模型的近似[44-45],将单一学习器解决问题的思想转换为用多个学习器来共同解决问题.Boosti n g是集成学习方法的典型.其基本思想是每次迭代t生成一个带权重A t的弱分类器(W eaker C lassifier)h t,加大误分样本的权重,保证后续学习对此类样本的持续关注,权重A t表示该弱分类器h t 的重要性,分类效果好的权重大,效果差的权重小.其集成学习的结果就是弱分类器的加权组合E T t=1Ex i I DA t h t(x i)构成一个分类能力很强的强分类器(Strong C lassif-i er),完成简单的二值或复杂的多值分类[46-47].集成学习方法经常用于图像理解的语义分类中,其样本数据集既可以是区域块也可以是滤波后的基元乃至包括上下文和空间布局信息.其分类结果具有很明显的语义区分度.多语义分类中经常出现多类共享的情况,因此,联合Boosti n g的提出极大地减少了分类器的最佳参数搜索时间,使单一弱学习器具有多类判别能力[48-51].同时,近年来多标签多实例(M ult-i Instance M u lt-i Labe l Learn i n g,M I M L)的集成学习策略[52]也倍受学者关注,图像理解中的语义划分问题可通过M I M L转化为单纯数据下的机器学习问题,其输出的分类结果就是对既定语义的编码结果.2.4.3核方法核方法(Kernel)是在数据集中寻找合适的共性/基0,由/基0的混合组成共性空间,与图像理解中的低层基元表示异曲同工.使用核方法可将低维输入空间R n样本特征映射到高维空间中H,即5B R n y H,将非线性问题转换为线性问题.其关键是找到合适的核函数K保持样本在不同空间下的区分关系,即K(x i,x j)=5(x i)#5(x j).它能够在学习框架和特定知识之间建立一种自然的分离来完成图像有意义的表达[53-54].支持向量机(S VM)是常用的核方法之一.它以训练误差作为优化问题的约束条件,以置信范围值最小化作为优化目标,在核函数特征空间中有效训练线性学习分类器,通过确定最优超平面(H yper Plane)及判别函数完成高维空间点的分类.SVM方法在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,在图像理解中,能有效解决不同环境、姿态以及视角下的广义目标识别分类问题,是目前最为通用的分类模型[55-58].针对多语义分类问题,Farhad i等人[59]将目标的语义属性细分为部分、形状及材质等,相同或相似的语义对应的样本集表明了某种特有的共性关系,采用L1测度对数回归和线性SVM方法学习不同语义类别的判别属性,其多语义属性的不同划分决定了指定目标的唯一描述,具有很强的语义可拓展性.判别模型是通过模型推理学习得出的后验概率,对应不同类别目标的后验概率或对应图像前景和背景的不同后验概率来划定判决边界,进而完成目标识别,指导图像理解.判别模型在特征选取方面灵活度很高,可较快得出判别边界.2.5图像句法描述与分析人对图像场景理解的本质就是对图像本身内在句法(G ra mm ar)的分析.句法源于对语句结构研究,通过一系列的产生式规则将语句划分为相互关联的若干词汇(组)组合,体现句法内词汇之间的约束关系.图像句法分析直接研究图像语义,随着20世纪70年代句法模式识别的提出,Otha就试图构建统一的基于视觉描述的知识库系统,利用人工智能相关策略进行场景语义推理.但由于视觉模型千变万化,方法针对性很强,句法分析方法曾一度没落.当前图像语义分析的一部分研究重心又重新转向图像句法.由于句法分析本身已较为成熟,因此如何建立和句法描述相对应的图像视觉描述非常关键.2.5.1图像与或图表达图像I内的实体具有一定的层次结构,可用与或图(And-O r G raph)的树状结构表示,即解析树pg.如图4所示,同属一个语义概念的实体尽管在外观上具有很大差异,但与或图表达相似,与节点表示实体的分解(D ecom position),如/场景y目标0, /目标y部分0等,遵循A y BCD,的句法规则,或节点表示可供选择的结构组成,遵循A y B|C|D,196模式识别与人工智能23卷。
浅论平面版式设计中的图形应用的语义功能
平面版式设计巧妙 的运用 图形 的视 觉语 言来实 现。通过创 造 性的深 “ 心形” 完美的传达 了联通企业 的经营理念—— 通信 , 通心 。所采取的“ 形” 入 思考 和系统 的分析 , 平 面版式上 的图形 想象可 视化 , 以其独特 的视 觉吸 的 “ 再 创 造 ”, 利 用传 统 的 图形 元 素 完 美 的 体 现 现代 设 计 的视 觉 特 点 。 引力 , 刺激人 们的深入了解观看 兴趣。版 式设计 的理念 的不 断发展 , 使 图 形 进入 一个全 新的时代 。
计是艺术和科技、 商业的结合 , 图形组织 和创意 明确 的视觉传 达力 不仅可 族 情 感 , 在传达企业的形象和经营理念时 , 具有很强 的亲和力和接受度 , 容 以有效的传播信息 . 并能引起受众的情 感认同。
二、 平 面 版式 设 计 中 图 形 的 语 意功 能
易被大众接受和记牢。传统的“ 盘长 ” 图形既象征联 通四通八达 的网络 和 覆盖广 的信号 , 同时也寓意 了东 方文化 中讲究吉 祥顺意 , 上下两课 演变 的
图形不 同于文字 的是没有地域性 , 作 为一 种超越国界 的通 用的语言 不会 被 相比可 以更快的传达要表述 的信 息 , 并 易于理解 。另外 , 图形的视 觉冲击 误 读, 在版 式设计 中可 以用 图形最 直观 、 最 生动 的表达 想要传 达的意 境。 力强 , 可 以超越文字和其他元 素抢先被人们 看到 , 如果搭配合适 的色彩 。 比 其 二, 版式设计会必要 的传达 一些文 字信息 和元素 , 但观者 不会 一下子 记 较 有 心 理 上 的 舒服 力 和 感 染 力 , 让受众更容易理解和接受。 住很 多东西 , 图形是很有力 的一个宣传识 别手段 , 因为 图形印象是本 能的、 图形的大小、 多少也会影 响到版式 的视觉 直观 效果 , 大的 、 多 的图片更
浅论语义图形的设计表现
摘 要 随着 国际贸易和旅游业的发展 , 国际性 交流场所的 不断增加 , 语义 图形 的国际化 也 日益增强 , 它作为人类
文 化 的 一部 分 , 为人 们 的相 互 交 流 带 来 了更 多便 捷 , 生 活 更 有序 。 使
Ke y wor g a h c lng a g mo e i g v sa a g a e a sh tc ds r p i a u n d l i u l n u g e t e i n l
现 代 结 构 主 义 的 符 号 学 理 论 提 出 整 个 人 类 的 文 明 史 都 面 优 于 或 不 同 于 语 言 的 传 递 。语 义 图 形 的 交 流 功 能 主 要 体 可 以 释 为 符号 的进 化 史 , 象 的 思 维 与 交 流 一 般 通 过 具 象 的 抽 现 在 问 接 表 达 推 理 和 判 断 。 即 通 过 简 练 的 图 形 及其 组 合 把 形 式 记 忆 、 伸 、 想 、 解 与交 流 。 人 们 可 以 通 过 文 字 、 延 联 理 符 意 思 表 达 出 来 , 受 传 者 迅 速 作 出判 断 。 让 号、 图象 来 表 达 抽 象 的 感 受 、 境 。 由于 全 人 类 使 用 5 0 多 意 00 2、 达 的 功 能 。 通 过 图 形 说 明 和 论 证 概 念 , 达 某 个 主 表 表 使 不 种 语 言 , 国际 交 流 日益 频 繁 的 今 天 , 示 诸 多 不 便 。为 了 题 , 人们 便 于 解 读 , 需 要 象 专 门 学 习 文 字 那 样 花 费 很 多 在 显 加 速 交 流 , 确 传 达 的 信 息 并 沟 通 思 想 , 需 要 一 种 能 够 共 时 间 。 如 禁 止 标 识 ( 止 人 们 将 要 做 的某 种 动 作 。如 : 止 准 就 禁 禁 吸烟等 )警告标识 ( 醒 人们当心可能 发生的危险 。如: 、 提 小 同识 别 的 符 号— — 语 义 图 形 。 语 义 图形 是指 利用 图形 表 达 一定 的 概 念 或 事 物 , 到 语 心 剧 毒 、 拿 轻 放 等 ) 指 令 标识 ( 制 人 们 必 须 做某 事 ) 限 达 轻 、 强 、 对 、 对 言 的 目 的 。 是 一 种 单 一 的 有 机 结 构 体 。 它 借 助 空 间 、 状 、 制 标 识 ( 人 们 的 行 动 进 行 限 制 ) 指 示 标 识 ( 人 们 提 供 某 形 节 奏 、 彩 等 艺 术 手 段 创 造 出不 受 民 族 、 色 国家 、 言 、 仰 等 种 信 息 、 说 明 事 物 的 内容 和 方 法 , 定 确 保 秩 序 和 安 全 的 语 信 如 固 诱 如 场 制 约 的 , 且 能 够 产 生 视 觉 和 心 理 共 鸣 的 图形 表 现 形 式 。简 行 为 , 导通 往 目的地 和方 向 , 标 明 某 设 施 、 所 或 指 明其 并 单 的 来 说 是 指 物 体 、 物 、 音 、 及 生 态 等 有 形 、 形 、 机 方 向 ) 景 声 光 无 有 语 义 图形 作 为 一 种 特 殊 的 符 号 , 是某 一 事 物 、 织 、 所 组 场 或 无 机 的 东 西 , 使 用 语 言或 文 字 , 是 用 视 觉 符 号 图形 来 不 而 色 替 代 。 ” 这 个 意 义 上 看 , 义 图形 应 具 有 生 动 具 体 的 形 象 的 代 号 。在 进 行 设 计 时 对 复 杂 物 象 在 形 态 上 、 彩 上 的描 述 从 语 性 和 高 度 的 概 括 性 , 既 作 为 信 息 的 载 体 , 作 为 感 情 的 载 应 进 行 最 大 程 度 地 简 化 、 炼 , 自然 中抽 出 形 的 本 质 , 存 它 又 提 从 把 在 于 物 象 身 上 的 形 和 色 转 化 成 绘 画 语 言 的排 列 组 合 , 同时 在 体 , 人 类 特 殊 的~ 种 视 觉 思 维 形 式 和 信 息 交 流 形 式 。 是 简 化 的造 型 中注 入 丰 富 的精 神 情 感 , 形 象更 洗 练 、 切 , 使 确 形
uml含义,及其语义和表示法的含义
Unified Modeling Language (UML)是一种通用的建模语言,用于描述和设计软件系统的结构和行为。
它提供了一套标准的图形符号和语法规则,以便开发人员可以用统一的方式表示系统的各个方面。
UML是一种图形化的建模语言,它提供了一种用于表示软件系统结构和行为的视觉化方式,以便开发人员可以更好地理解和交流系统的设计和实现。
UML的语义是指用它来表示的符号和图形的意义和含义。
UML中的符号和图形被定义为一种建模元素,每种建模元素都有一定的语义含义。
类图中的类表示系统中的一个实体,类之间的关系表示实体之间的关联和依赖关系,方法表示实体的行为等等。
通过这些建模元素和它们之间的关系,开发人员可以清晰地表达软件系统的结构和行为,从而更好地进行系统设计和开发。
UML的表示法是指用它来表示软件系统的方法和规则。
UML提供了一套图形符号和语法规则,以便开发人员可以用统一的方式表示系统的各个方面。
在类图中,类由一个矩形表示,类之间的关系由箭头表示,方法和属性用特定的符号表示等等。
通过这种统一的表示法,开发人员可以更好地理解和分析系统的结构和行为,从而更好地进行系统分析和设计。
UML是一种通用的建模语言,用于描述和设计软件系统的结构和行为。
它的语义和表示法分别指符号和图形的意义和含义,以及表示软件系统的方法和规则。
通过使用UML,开发人员可以更好地理解和交流系统的设计和实现,从而提高软件开发的效率和质量。
UML的语义着重描述了符号和图形的意义和含义,这一概念在软件系统设计中具有重要意义。
UML提供了多种建模元素,如类、对象、接口、关联、依赖等,这些元素共同构成了软件系统的抽象模型。
通过使用UML的语义,开发人员可以清晰地表达软件系统的结构和行为,从而更好地进行系统设计和开发。
我们来看看UML中的类。
在UML中,一个类由一个矩形表示,矩形中包含类的名称,通常还包括类的属性和方法。
类表示系统中的一个实体,它具有特定的属性和行为。
视觉传达设计中的图形、符号与语言
尤其是传情达意的沟通能力和 语法修辞结构关系,是人类尚 未真正发掘的宝地,具有极高
南京艺术学院学报JOURNAr
01
而结构式图形符号组合是指在
枯涩的黄褐色系,斑驳破落的肌
的开发和研究价值,也是认识、
图形表现过程中,画面的元素 理,营造了一个活生生的伤心小 理解和运用图形语言的重要开
NANJ|No
被作为有意义的形式以非物理 和逻辑序列的方式重新调整、
一、图形的基本元素寮图 形符号
所谓符号,是“社会信息的 物质载体”。的对象代表一定的事物, 当这种代表在一定社会或集体 中被认同,成为公共约定时,这 个对象就成为替代这个事物的 符号。在传播中称其为“指示和 称谓事物及其关系的代码”。通 常,在传播过程中,符号是传播 信息的最小单位,符号的组合 称为编码。
们深入研究;((伤心小屋》是一 对图形语言研究的影响是极其 经验影响较大,对人性的、共同
万方数据
经验的体验和感受能力要求较 语言研究内容,并涉及广泛的 注时,视觉传达观念也就开始
高,形成了图形语言鲜明的感 学科领域,视觉符号和图形语 逐渐形成了。然而,我们多年来
性特征;另外,图形表达是共时 义分析开始得到重视,许多人 对图形语言的研究太多局限于
01
能够捕捉表现哪怕是极其细微 和实践也构成上个世纪视觉艺 的有机组合、编码才能形成具
的样貌和感觉,表现出比文字 术发展的重要内容,时至今日, 有语法意义的结构性语言。这
更丰富的语义信息,是“视”对 仍呈方兴未艾之势。
与文字符号序列形成的文学语
NA芒三o
“知”的极大补充和丰富。有人
同时,一百多年来,自由艺 言有许多语法关系的相似性,
是介于传统语言学定义的语言
图论大作业
《图论及其应用》大作业指导老师郝荣霞知行1503 徐鹏宇 152912002.1.9证明:若G是森林且恰有2k个奇点,则在G中有k条边不重的路P1,P2......P K,使得E(G)=E(P1) E(P2) ...... E(P K)。
证明:对奇点数k使用数学归纳法。
①当k=1时,G是森林,且有且只有2个奇点⇒G只能为一颗树,且G的所有奇度顶点为两个1度顶点⇒G是一条路⇒满足题设②假设当k=t时,结论成立。
接下来考虑k=t + 1时的情况。
在G中一个分支中取两个叶子点u与v,令P是连接该两个顶点的唯一路。
由于P上除u,v以外的点均被P经过两次,即G-P后除u,v以外的点奇偶性不变。
⇒则G–P是有2t个奇度顶点的森林⇒由归纳假设知,G–P可以分解为t条边不重合的路之并,即E(G-P)=E(P1) E(P2) ...... E(P t)。
⇒则G可分解为t+1条边不重合的路之并,即E(G)=E(P1) E(P2) ...... E(P t) E(P)。
⇒即证。
2.4.4证明:若e 是K n 的边,则τ(K n -e )=(n-2)n n-3证明:由定理2.9:τ(K n )=n n-2由于τ(K n -e )=τ(K n )-τ(含有e 的生成树棵树)现在需要求含有e 的生成树棵树,τ(含有e 的生成树棵树)=)1(21n 1-n 2-n n n )(=2n n-3τ(K n -e )=τ(K n )-τ(含有e 的生成树棵树)=(n-2)n n-33.2.4证明:不是块的连通图至少有两个块,其中每个恰有一个割点。
证明:设G 为不是块的连通图,由于G 连通且不是块⇒G 有割点①当G 只有1个割点v 时,延割点分开,G1,G2内无割点,且连通,由块的定义知⇒G1,G2是块,且分别含一个割点v 。
②当G 含有2个及2个以上割点时,取相距距离最远的两个割点u 和v ,此时分G 为三部分G1,G2,G3。
浅谈平面设计中图形语义的运用
对 于 图 形 的 产 生 源 与 人 类 认 识 自然 和 改 造 世 界 的 需 要 。 象 , 逼 真 的 形 象语 言 使 商 品具 有 高 度 的 视 觉冲 击 力 , 包 装 以 在 人 类 要 认 识 自然 、 会 和 人 生 既 要 依 靠 视 觉和 思维 , 视 觉和 上 的应 用 日渐 广 泛 。 影 图形 除 写 实 表现 外 , 可 以 采 用 多 种 社 而 摄 还 思 维 需 要借 助 形 象 和概 念 。 只 借 助 自然 形 象 是 不 完整 的 , 但 还 特 殊 处 理 形 成 多 种 图形 效 果 。 要 进 行 创 造 。 图 形 一 词 的 英 文 表 述 是 “ r hc, 于 拉 丁 文 G a i”源 p ( ) 实绘 画 图 形 4写 gahc” 希 腊 文 “ r hco” 指 的 是 图 解 、 示 , 展 为 r is和 p G ai k s, p 图 发 摄 影 不 能 代 替绘 画 手 段 。而 所 谓 写 实 绘画 也 不 是纯 客 观 说 明性 的视 觉 符 号 , 一 种 在 纸 或其 他 表面 上 表 现 的 , 是 能通 过 地 写实 ,而 是 根 据 表现 要 求 对所 要 表 现 的 对 象 加 以 有所 取 舍 印 刷 及 各 种媒 体 进 行 大 量复 制和 广 泛 传 播 的 视 觉 形 式 ,它通 的 主观 选 择 , 形 象 比 实 物更 加 单 纯 、 美 使 完 过 一 定 的形 态 来 表 达 创 造性 的意 念 , 设 计思 想 可 视 化 , 设 将 使 ( ) 形 在 语 义 中 的运 用 二 图 计 造 型成 为传 达 信 息 的 载体 。 的 本质 特 征 为 : 是 由绘 、 、 它 一 写 图形 是 建 构 图形 语 言 的 基 本语 义 单 位 。 由于 图 形语 义 的
图形的魅力——浅谈图形语言在招贴设计中的运用
特殊 工具 , 同的地域 、种族有着各 自不同的 不 语 言。而 图形语 言则不 同 , 它是一种 非文字性 的世界语言 , 是人 类特 有的一种语言 形式 。它 以超地 域超时 空的语 言方式 , 给不 同种族 , 不 同背景的 人们 提供 了交流 上的便利 , 都说 “ 音 乐无 国界” 其实 “ , 图形”更无 国界 。
图形 语言始终包 围在我们 周围 , 无论是最
基础 的素描还是到 艺术设计 , 我们总 是在 围绕 着 图形 进行 , 我们用 自己所 知道的文 化 知 识 来 解读 这些 图形获 取信息 , 自己所掌握的技 用 巧 来发送信息 。其实 , 图形的意义 并不是凭空 创造 出来的 , 是一种 文化积 淀 , 一种经 验 它 是 的积 累, 也是一种惯性 的识别 。纵 观招贴 设计 的发 展 史 , 形语 言以 其 独特 的魅 力 贯穿 其 图 中 , 最早的 文字到 后来的 后现代 图形 , 从 图形 语言 已经成为招贴设 计中不可缺 少的一部分 , 它将 在未来的设计 中占据更加 重要的地位 , 并 且 它会有无 限发展的前 景 。
1招贴设计中的图形语言
图形 , 设计 作品的表 现形 式 , 设计 作 是 是 品 中敏感和 倍受 关注 的视觉 中心 。 优秀 的设 计作 品都 以 自己独特 的 图形 语 言准确 又清晰 的转述设 计的主题 , 蕴含着设 计师心灵世界 和 精 神 向往 的 全部 情 感 。 7 年代, 0 美国给越 南带来 了无穷 的灾难 , 震惊 了 个世界 。国 际设计联 盟( AT) 整 G 组织 了以 “ 和平 ”为主题的招 贴设计竞赛 活动 , 在 几百 幅名人 作品中 , 日本的设计 师福田繁雄的
在招 贴设计 中的运 用来看 , 它主要体现 了以下 在形式 内部的需要 多维的认识结构 , 图形在 是 几 个方面 : 招贴运 用 中的高 级阶 段 了。 图形 的语 义性 常常 以暗喻 、借喻 的物 体 1 1 招贴设计 中图形的双重语 义性 . 图形 具有 符号性 与语 义性 双 重涵义 。所 联想形 式创 造形象 化的视 觉语 言。 它可 以通 谓符号性 , 是指任何可 以拿来 “ 有意 的代替 另 过一个 图形暗示 出相关联的不 同寓意 , 不同的 种事物的东西 ”其语言形象 明晰、简单、 , 直 形式不 同的 形象可以产生 不同的隐语 , 不同的 它可以将 某种 白, 因而 在认识心理 上具 有普遍的 认同感 。在 对象也 可以感受到不同的 隐语 , 通过形象 化的视觉 早期的许 多招贴广告 中 , 我们 经常会看到这样 深层次结构 的共同性特征 , 使人感到既有贴近 自然的亲和 的形式 , 设计师们将 要表现的事物 以直接具象 语言得 到沟通 , 又往 往 出乎 人想象 预料 之 外。 这种 境界 的形 式出现 在画面 中 , 大家一 目了然 , 让 使人 感 , 们 印象 深刻 。但是 这样的方式 似乎过于机 械 , 应 该是 各 国设计 师都 在不 停追 求的 目标 。 不能 充分体现设计 的魅力 , 而且总是不 能带给 20 年我 国北京 申奥 的标 志 , 08 就是 图形语 人们 回味的感觉 。随着时 代的进步 , 人们的审 义性 的成功典范 !五条丝带的组 合 , 既体现 了 又有 中华 民族 “ 中国 美观 也有所改变 , 设计 师们也在不断 创新着表 中 国武术 太极 之 神韵 , 达方式 , 他们不再 机械 的生搬 图形符号 , 而是 结” 的传统 艺术 , 有奥运 五环 的变形演绎 , 还 慢慢开始利 用人们的潜意 识 , 因为许 多社 会化 简 简单单 一 个 图形 , 达 了 多层含 义。 类似 表 的符号早 已被人们认可并 记忆 , 所以设计 师就 这样 的 图形 只要 稍加排 版就 能成为 一张成功
平面广告图形图像符号语义表述探究
的高度重 视 , 符号语 义表达呈现复杂而系统 的特性 。创作 、 符号 、 审美 三个环节共生共容 , 符号语义既呈 现其 独立性 , 又遵循设 计语境和受众阅读能力及思维 惯式 , 文章对 图形 图像符 号语 义的联想 表述 、 象征
表述 、 托表述 和隐寓表述进行了分析和论述 。 衬
[ 关键词 ] 面广告 ; 平 图形 图像符号 ; 语义表达 [ 中图分类号 ]J1 51 [ 文献标 识码 ]A [ 文章编号 ]10 - 4 (0 1 0 -0 90 0 99 2 2 1 ) 8 3 -2 0 0
Z U K —n 0 ej i
( r Sh o,inTahr Is t e fE gnei n eh o g ,h n cu in10 5 , hn ) At colJ i ece tu n ier ga dTcnl y C agh nJ i 30 2 C ia l c m pe n x e so a d m ea o ia x r si n o he s m itc me n n f p c r s in, o lme te pr si n n tph rc le p e so f t e o i a i g o i — t e & g a hsi nay e n ic s d i hi a e . ur s r p s a l z d a d d s use n t sp p r K e o ds: ln dv rie e t yw r p a e a e s m n s;s mitc fp cu e & g a h t e oi so it r s r p s;s m a tc e p e so e n i x r s in
i h e i n c n e ta d a in e ’t i k n d s ng t e d sg o tx n ud e c s h n i g mo e .Th s o itv x r s in, y oi x e a s cai e e p e so s mb l e — c
平面版式设计中的图形应用的语义功能
浅论平面版式设计中的图形应用的语义功能图形是平面版式设计中的重要元素,并承载版面的美化诸多的功能。
图形语言所展示的表现力、创造力在平面版式设计中体现出独特的魅力,以及一目了然的视觉效果和时效传达性。
图形平面版式设计语义功能一、图形要素与平面版式设计的关联从某种意义上说,图形学也可以理解为设计学,从最基本的图形样式和视觉符号着手,运用熟悉的装饰语言,形成关于形式构成的完整理念。
它区别于语言、文字等交流形式。
图形作为一种创造设计的产物,在形式和语言上都有特殊的文化涵义,图形都已寻求简单化、明显化,风格化、真实化等来凸显图形的特点,来丰富所表达的内容。
构成平面版式设计的基本元素就是:文字、图形和色彩。
如何处理好三要素的关系并进行完美结合后巧妙的组合、分配。
平面版式设计中最直观的语言就是图形,也是平面版式设计中视觉注意力影响中最重要元素。
版式设计除了信息沟通传达这一功能之外,它的从属性很强,设计者的灵感和设计都是为后续的产品价值服务的。
换句话说平面中的版式设计是艺术和科技、商业的结合,图形组织和创意明确的视觉传达力不仅可以有效的传播信息,并能引起受众的情感认同。
二、平面版式设计中图形的语意功能平面版式设计巧妙的运用图形的视觉语言来实现。
通过创造性的深入思考和系统的分析,平面版式上的图形想象可视化,以其独特的视觉吸引力,刺激人们的深入了解观看兴趣。
版式设计的理念的不断发展,使图形进入一个全新的时代。
1.描述性图形具有描述力。
其一,图形是语言的视觉形式,版式设计需要通过版面向受众传达的信息,合适的图形可以对众多的信息进行表述和整合。
图形不同于文字的是没有地域性,作为一种超越国界的通用的语言不会被误读,在版式设计中可以用图形最直观、最生动的表达想要传达的意境。
其二,版式设计会必要的传达一些文字信息和元素,但观者不会一下子记住很多东西,图形是很有力的一个宣传识别手段,因为图形印象是本能的、下意识的一次性视觉选择。
简析图形语义的设计流程——以拉斯韦尔模式为例
( 具体 事物 )
想 象世 界 /虚 拟 世 界
( 以客 观世 界 为基 础 )
为 中心 的 理 性 主 义 形 态 , 日益 转 向 以 形 象 为 中心 特 别 是 以影
化 的 表现 形 式 之 ~ .我 们 无 时 无刻 不 受 到广 告 的侵 袭 ,从 这 个 意 义 上 讲 ,深入 研 究 广告 中 的 图形 设 计 显得 尤 为 重 要 。 图 形语
义设计 的本质是将思维 中的概念 、想法 、创意转换 为具体 的可
视形象。
下 面 将 根 据 拉 式 传 播 模 氏来探 讨 图 形语 义 的创 造 过 程 其
文 /张 波
广告 、图形 、语义 、传播 ,这些概念在设计里面是有机统 一的。广告设计的本质是 图形语义化 , 而图形语义设计的本质就是将思维 中的概念转换为具体的可视 形象 , 其内
在逻辑为思维一概念一 图形一 广告。
一
、
背景 :图像时代 的到来
二、语义的含义
语 义 是 语 言 学 里 面 的 词 语 ,语 言是 由语 音 、语 法 结 构 、词
中 重 点 为 图 形 的语 义 化 解 析 。
一
5 —— 形象品牌 6
三 、需求与共 同语境
设 计 师 在设 计 其 作 品 时 .首 先 要 开展 市 场 调 研 .这 是 广 告 策 划 和市 场 营 销 的基 础 。没 有 准 确 的市 场 调 研 ,就 没有 准 确 的 营 销策 略 和 广 告策 略 。 些 调研 包 括 受 众 的 信仰 、 这 文化 背 景 、 地 域 关 系 、 育层 次 年 龄 、爱好 ,消 费 习惯 、 买频 率 、 买 地 教 购 购 点 、品牌 爱 好 等 , 些 资料 是 日后 市 场 细分 、目标 群体 诉 求 方 这 式 的基 础 。 是最 根 本 的是 通 过 分 析 ,明确 消费 者 的 购 买动 机 、 但 需要 及 欲 望 。 ( )受众 的需 求 。动机 源 于 需 要 , 要 是 基于 某 种心 理 或 一 需 生 理 上 的 某些 匮 乏 而 产生 的想 获 得 的状 态 。 的需 要 有 很 多 , 人 马 图 1 李 维 斯牛 仔 服 广告
广告设计中的图形语义
ART EDUCATION 2010 · 0221图形传达信息的准确性是广告设计创意的灵魂和价值所在,广告设计用图形语义表达视觉符号时,要掌握和了解视觉符号所产生的普遍认同性和视觉规律性,巧妙灵活地运用表现手段是必要的广告诉求,赋予图形符号的多种含义又是设计师的责任。
使产品展示具有独特的视觉艺术魅力,就要多了解各种视觉语言及文化的表达方式,按照受众群体的认知水平去对图形进行开发,以受众及消费者的理解尺度去创造出符合大众识读的图形样式,摒弃那种过多修饰和装饰而引起的解读障碍。
一、图形的概述图形是一种视觉符号,又是传递信息的重要视觉语言,从某种意义来说,是设计活动中的一种特殊视觉符号表达,是人们视知觉感受的反映。
比起文字,人们常常对图形符号的反映更为直接和易读易懂。
在广告设计中,图形是一种特定的视觉符号,是传递信息的直观方式表现,又是一种表象的文字符号再现,更是一种感性与理性的综合的视觉图形语言。
图形作为一种视觉传播的形态,拥有着广泛的应用性和实用性;书籍、报纸、杂志、宣传单、展览、标志、电影和电视等无处不在,能运用到文字的地方,几乎都在尽可能地使用图形与文字并用的法则。
图形设计创意也在各个传播的领域中悄悄地发生本质的变化。
在文字没有出现的时候,图形就已经成为一种人们乐于传播的视觉传达手段。
随着科学的进步和发展,社会的动态与变迁,当代的图形创意已成为大众群体中最受欢迎的传播形式,进而变成了最直接、最有效的视觉文化传播符号。
如:动画漫画就是自然形态概括表现的个性图形。
传播信息的种类表现,也根据不同表象方面的特征变化,可将图形归为五种类型:1.象征图形:用简略概括的图形去表现概念抽象的、复杂的事物,称为象征图形。
如:国旗,看到国旗图形,就能联想到这个国家的形象,就能与五颗黄色的五角星图形联系起来,一颗大五角星和四颗小五角星,在人们的脑海中显现出五角星形成的国旗画面,就会想到她所代表的是中国形象。
语义三角形名词解释
语义三角形名词解释
语义三角形是一种用于描述词语之间关系的模型,它由三个顶点组成,分别是“词汇意义”、“上位词”和“下位词”。
其中,“词汇意义”表示一个词语的基本含义,即它所代表的概念;“上位词”表示一个
更普遍或更抽象的概念,包含了该词语所代表概念的一部分内容;
“下位词”则表示一个更具体或更特殊的概念,是该词语所代表概念
的一种具体化。
在语义三角形中,每个顶点之间都存在着明确的关系。
例如,“上位词”包含了“词汇意义”,因为一个更普遍或更抽象的概念必然包含
了该概念所代表内容的一部分。
而“下位词”则是“词汇意义”的具
体化,因为一个更具体或特殊的概念必然是该概念所代表内容某些方
面的细化和具体化。
通过使用语义三角形模型,人们可以更清晰地理解不同词语之间的关系,并且可以在翻译、写作、教学等方面得到很好的应用。
例如,在
翻译中,了解一个词语的上位词和下位词可以帮助翻译者更准确地理
解原文的意思,并且用更恰当的方式表达出来。
在教学中,使用语义
三角形可以帮助学生更好地理解新学习的词汇,并且将其与其他相关
概念联系起来,从而加深对知识点的理解。
浅析招贴艺术中图形语言的特征
浅析招贴艺术中图形语言的特征一、图形语言概念描述图形英语为Graphic,其内涵是依靠于平面设计承载着建立信息、传达信息以及表现情感的特别符号。
图形是重要的视觉符号语言,具有制造性表达人类情感、观念和思想的语言与信息的功能。
图形是构成招贴设计的主要元素,从某种意义来说,招贴设计的过程就是一个将创意用图形或者语言表现的过程。
图形语言作为一种沟通信息的媒介,有很强的功能性,是通过传播某种概念、思想或观念的一种图画影像。
图形语言还是一种视觉语言,通常可以理解为一种说明性的图画形象或传播信息的视觉形象。
可以不受国度、文化、语言限制的传达信息的手段。
被称作图形语言,就表示图形会“说话,具备了语言的用途,它可以成为表达意思,沟通思想的工具。
它具有传情达意的作用,是传递信息的媒介。
二、图形语言的特性1、独特性图形语言的独特性是通过对创意中心的深刻思索和系统分析,充分发挥想象的思维和制造力,是想象、意念形象化、视觉化的一个过程。
图形语言创意的过程是设计中特别重要的环节,也是关键环节,是从怎样分析、怎样思索到怎样视觉化表现的过程。
在招贴设计中,图形语言由于自身的独特性给人的视觉印象要优于文字语言,甚至有时可以打破文字语言的限制。
它虽不像文字语言有固定的构词和语法,却能依据人们以往的视觉阅历,挖掘出与传达信息潜在联系的视觉符号。
图形作为设计中强有力的表现形式,为设计者设计出各种形式制造的可能性。
而承载这种可能性的招贴总是被设计师视为最直接、有效的传播方式。
2、幽默性对于招贴设计来说,幽默性是一种思维的扩张和发散,是一种全新的制造,已经远远地超越了单纯的招贴设计艺术的表达方式,同时幽默性在招贴设计中潜移默化地影响着人们的思想意识、人生态度、价值观念等功能。
通过幽默性的表现方式,张扬了自己、散发着人文主义和人道主义精神,并将招贴的价值提升至一个新的高度。
将幽默性展现在招贴设计中来的典型代表除了闻名设计大师福田繁雄之外,日本设计大师U.G.佐藤也是其中一位。
符号 语义三角形
符号语义三角形1. 符号和意义之间的关系符号和意义之间的关系是语言学中一个核心的问题。
符号是表达意义的载体,而意义则是符号所传达的信息。
符号和意义之间的关系并不是随意的,而是约定俗成的。
不同的文化和社会背景中,相同的符号可能会有不同的意义。
在语言中,符号通常由词汇和语法结构组成。
词汇是表达具体概念的符号,而语法结构则规定了如何将这些词汇组合起来传达意思。
语法和词汇的结合使得语言具有了丰富的表达力,人们可以通过不同的组合方式来表达各种复杂的思想和情感。
2. 符号和指称之间的关系符号和指称之间的关系涉及到符号和它所代表的事物之间的关系。
符号和指称之间的关系可以是任意的,也可以是基于某种相似性或相关性。
例如,在语言中,一些词汇的发音和它所代表的事物之间可能存在某种相似性,如英语中的“hoop”这个词的发音与篮球投篮时发出的声音相似。
3. 意义和指称之间的关系意义和指称之间的关系是语言学中的一个基本问题。
指称是指某个词或短语所代表的事物或概念。
意义则是指词或短语所表达的概念或信息。
指称和意义之间的关系可以是任意的,也可以是基于某种相似性或相关性。
例如,“猫”这个词汇的指称是猫这种动物,而它的意义则是猫这个概念。
4. 符号、意义和指称的共同作用符号、意义和指称是语言中不可或缺的三个要素。
符号是表达意义的载体,意义是符号所传达的信息,而指称则是某个词或短语所代表的事物或概念。
这三个要素共同作用使得人们可以通过语言来交流思想和表达情感。
5. 语义三角形的运用语义三角形是语言学中的一个重要概念,它描述了符号、意义和指称之间的关系。
在语义三角形中,指称位于顶部,它代表了真实世界中的事物或概念;意义位于底部,它代表了人们对于这些事物或概念的认知和理解;符号位于中间,它连接了指称和意义,使得人们可以通过语言来交流思想和表达情感。
(幼儿2数学&语义)18种智力因子与学习的关...
学习能力目标介绍-MSS
因子概念
符号:指的是抽象的具有代表特性的一些信息,比如字幕、数字、汉字、音符等。 符号为人们记录和传播信息起到了重要作用。 系统:指的是有组织或有结构的多种信息组成的整体,或复杂的、彼此相关的各 个部分组成的整体。 记忆:将外界信息保留或储存,并在需要时提取这些信息,比如复述一首古诗并 背出来。 符号系统记忆:记忆复杂的符号信息。
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小猴铺路(六级)
CFT-空间守恒能力
因子概念
图形:我们可以直接看到或听到或触摸到的具体、形象的信息,是可以很快被感知 到的一些信息,比如:物体的形状、大小,声音的高低、音调,食物的味道等。 转换:指的是将给定信息转变成其他信息,比如换个角度认识某个事物,将一种语 言翻译成另一种语言等。 认知:通过感知觉发现、认识、再发现和再认识事物,也可以通俗地称为“理解”, 比如理解什么样的图形是圆形。认知可通过视觉、听觉或运动觉等途径获得。 图形转换认知:不受角度变化影响,稳定地认识事物的特点。
ESC的重要性 相关学习技能:符号的一些概念 相关课程领域:计算/数学 ESC能力发展不足的后果:不能很好地理解符号信息的一些概念,不能很好地将符 号进行分组。 ESC能力发展良好的优势:能很好地理解符号信息的一些概念,可以将符号信息很 好地分组。
飞向太空(五级)
与学业的关系(1)理解单双数的概念 与学业的关系(2)理解并进行简单的统计
CMC的重要性
相关学习技能:语言信息的分类 相关课程领域:语言/科学 CMC能力发展不足的后果:在分类、理解类别概念方面存在困难。 CMC能力发展良好的优势:能够对概念进行分类,分辨不同的语义。
张燕的图形设计作品
张燕的图形设计作品
张燕
【期刊名称】《艺术百家》
【年(卷),期】2016(0)3
【总页数】1页(P294-294)
【作者】张燕
【作者单位】青岛农业大学艺术学院,266109
【正文语种】中文
【中图分类】J
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意大利米兰国际家具展
08123135 卢原
米兰国际家具展(Salone Internationale del 米兰国际家具展 Mobile di Milano)创办于 创办于1961年。米兰国际 创办于 年 家具展被称为世界三大展览之一,每年一届, 家具展被称为世界三大展览之一,每年一届, 年米兰家具展创办到2007年已经有 年已经有46 从1961年米兰家具展创办到 年米兰家具展创办到 年已经有 年的历史。 年的历史。追溯其历史当时是在几家有远见 的意大利家具企业的推动下举办的,然而, 的意大利家具企业的推动下举办的,然而, 在当时行业要达到有规模的发展并不容易, 在当时行业要达到有规模的发展并不容易, 主要是因为制约于行业的本身是工艺作坊产 自举办以来形成了米兰国际家具展、 业。自举办以来形成了米兰国际家具展、米 兰国际灯具展、 兰国际灯具展、米兰国际家具半成品及配件 卫星沙龙展等系列展览, 展、卫星沙龙展等系列展览,它是全世界家 配饰、灯具流行的风向标。 具、配饰、灯具流行的风向标。米兰国际家 具展是现代家具时尚设计的前沿, 具展是现代家具时尚设计的前沿,不仅是向 意大利出口家具的平台, 意大利出口家具的平台,也是全世界家具业 界人士每年都热切期待的盛会。 界人士每年都热切期待的盛会。
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