簡介：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)今動漫產(chǎn)業(yè)以及手機(jī)動漫的發(fā)展趨勢，在對動漫圖片進(jìn)行前背景分離時，需要考慮動漫圖片的特點以及終端設(shè)備擴(kuò)展等問題。在此背景下，本文對動漫圖片的前背景分離技術(shù)展開探究，探討如何在保證動漫圖片分離效果的同時提高效率。首先，在對動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。算法通過對各個像素的顏色值、梯度值及坐標(biāo)進(jìn)行綜合比較，實現(xiàn)像素級別的前背景分離。經(jīng)實驗證明，該算法可以實現(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，考慮到像素級別的分離技術(shù)的效率問題，結(jié)合動漫圖片的區(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超像素，之后以超像素作為圖切割算法的處理對象。從實驗結(jié)果的對比中可以發(fā)現(xiàn)，RBCUT算法在保證良好的分離效果的同時，明顯地提高了時間性能?？紤]到前背景分離中對于結(jié)果進(jìn)行二次調(diào)整的需要，本文還提出一個基于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，實現(xiàn)圖片整體分離效果的優(yōu)化。實驗證明，該算法比起現(xiàn)有常見的調(diào)整技術(shù)在時間、效果及操作上都有明顯的優(yōu)勢。

簡介：分類號學(xué)號M201472695學(xué)校代碼10487密級碩士學(xué)位論文基于HDFS的多屬性圖片存儲的設(shè)計與實現(xiàn)學(xué)位申請人孫德輝學(xué)科專業(yè)計算機(jī)技術(shù)指導(dǎo)教師李國寬副教授答辯日期2016524獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個人在導(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人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究做出貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律結(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□。（請在以上方框內(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

簡介：點擊查看更多面向云平臺的海量圖片存儲系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf精彩內(nèi)容。

簡介：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)控等各個領(lǐng)域。一方面，隨著互聯(lián)網(wǎng)人臉圖片的爆炸式增長，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)需要昂貴的計算代價和巨大的參數(shù)存儲空間?；诖?，本文提出了基于分類和量化誤差的深度哈希算法，并進(jìn)一步地對深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行壓縮，在保證網(wǎng)絡(luò)識別精度的同時，加快計算效率和減少參數(shù)存儲空間。最終，本文設(shè)計并實現(xiàn)了一個互聯(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，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，從而求得同時滿足檢索準(zhǔn)確性和實效性的哈希特征。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)、以及針對性地層次特征融合三個方面對已有哈希算法進(jìn)行改進(jìn)，豐富的實驗結(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，模型的計算量和參數(shù)的存儲空間呈幾何倍增長。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方面實現(xiàn)對參數(shù)存儲的空間壓縮。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)計并實現(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，并且會給出當(dāng)前檢索情況下具體的評價指標(biāo)MAP，方便用戶從客觀指標(biāo)和返回結(jié)果兩方面評價人臉檢索的最終效果。

簡介：隨著網(wǎng)絡(luò)時代的發(fā)展，人們對信息資源掌握的增多，導(dǎo)致需要存儲的數(shù)據(jù)量以幾何級數(shù)在增長，網(wǎng)絡(luò)帶寬的不足、存儲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，其量級之大給存儲設(shè)備帶來極大的困擾。常用的清除重復(fù)數(shù)據(jù)的方法有文件級去重技術(shù)和塊級去重技術(shù)，但是由于圖片存在不易修改的特性，若采用文件級進(jìn)行去重，耗時長、對系統(tǒng)性能損耗嚴(yán)重又因為圖片具有任意性，若采用塊級進(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)刪除錯誤等嚴(yán)重問題。所以建立一種簡單有效的圖片重復(fù)刪除技術(shù)成為科研人員的研究重點。本文提出了一種能夠高效對海量圖片進(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去重時由于塊大小無法適應(yīng)所有圖片導(dǎo)致其刪除錯誤等問題，同時采用并行化計算及快速定位重復(fù)方法能夠克服文件級去重時耗時長等問題。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，對常用的清除重復(fù)數(shù)據(jù)的技術(shù)進(jìn)行了簡介。由于這些方法對重復(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500萬級圖片量時僅需要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。該算法利用對原始圖片集進(jìn)行分組從而能夠降低新圖片匹配等計算量的思路，實現(xiàn)了在新圖片集為50萬時，處理時間在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)實驗發(fā)現(xiàn)，對20萬無聲短視頻進(jìn)行去重時僅需要78分鐘，去重時效性大大提高。

簡介：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算的社會化圖片分享云計算的社會化圖片分享移動應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計移動應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)與實現(xiàn)專業(yè)學(xué)位類別工程碩士工程碩士學(xué)號201222241001作者姓名邱捷指導(dǎo)教師李毅超李毅超教授教授3DESIGNIMPLEMENTATIONOFSOCIALIMAGESHARINGMOBILEAPPLICATIONSYSTEMBASEDONCLOUDCOMPUTINGAMASTERTHESISSUBMITTEDTOUNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCETECHNOLOGYOFCHINAMAJMASTEROFENGINEERINGAUTHQIUJIEADVISPROFESSLIYICHAOSCHOOLSCHOOLOFAERONAUTICSASTRONAUTICS

簡介：在當(dāng)今計算機(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)的消費體驗和業(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。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)在多個行業(yè)應(yīng)用廣泛，特別是虛擬試衣以其形象真實的模擬表現(xiàn)效果，成為眾多研究者關(guān)注的熱點。本文針對互聯(lián)網(wǎng)背景下個性化服裝定制需求及低廉價格場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。對國內(nèi)外人體數(shù)據(jù)測量技術(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)測量方法。對人體正面和側(cè)面圖像進(jìn)行算法處理，使用不同邊緣檢測算子對人體輪廓進(jìn)行分割提取并對比實驗效果，采用背景差算法將目標(biāo)對象從背景中提取，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)測量。參考GBT161602008國家標(biāo)準(zhǔn)服裝用人體測量的部位與方法中的人體特征部位比例和結(jié)構(gòu)，對人體關(guān)鍵部位進(jìn)行分區(qū)并標(biāo)記特征點，對特征部位截面曲線進(jìn)行回歸擬合，計算出關(guān)鍵部位截面圍度數(shù)據(jù)，該方法獲取的人體測量數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)相對誤差控制在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圖形庫實現(xiàn)編寫圖像處理軟件實現(xiàn)人體數(shù)據(jù)測量模塊?；赪EB3D平臺，使用WEBGL三維圖形庫開發(fā)人體模型參數(shù)化變形模塊，得到個性化虛擬人體模型，可跨平臺可視化交互。

簡介：學(xué)校代碼10125專業(yè)代碼120202碩士學(xué)位論文題目圖片評論與商家展示一致性對消費者購買決策圖片評論與商家展示一致性對消費者購買決策影響的實證影響的實證研究研究姓名王亞茹專業(yè)企業(yè)管理研究方向市場營銷管理所屬學(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

簡介：圖片在對外漢語教學(xué)的設(shè)計與應(yīng)用初探PICTUREDESIGNANDAPPLICATION作者姓名余星INTHETCFLNAMEYUXING學(xué)位類別和級別教育碩士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

簡介：隨著4G時代的來臨，移動終端設(shè)備迅猛發(fā)展，動漫圖片需要在不同分辨率的設(shè)備上進(jìn)行通訊交互，適配算法把同一張原始圖像適應(yīng)于不同分辨率的顯示設(shè)備，這樣的過程會引入圖片的失真。而且圖片在采集、壓縮、存儲、傳輸、重新生成的過程中都會被各種各樣的噪聲所影響，它們的主觀質(zhì)量也會降低。圖像質(zhì)量評價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。因此，對圖像質(zhì)量的合理評價具有非常重要的應(yīng)用價值。本文以主客觀圖像評價理論為基礎(chǔ)，重點研究動漫圖片主觀質(zhì)量評價方法及全參考客觀質(zhì)量評價方法。論文的主要研究內(nèi)容及成果如下1、研究圖像質(zhì)量評價相關(guān)知識理論，建立動漫圖片主觀評價庫。研究主流的圖片主觀評價流程及分值處理，對動漫圖片進(jìn)行一般失真及適配兩種處理得到測試圖片，結(jié)合特定的實驗室環(huán)境，對這些圖片進(jìn)行主觀打分，建立主觀評價庫，用于后期對圖像客觀評價時的數(shù)據(jù)分析對比。2、研究經(jīng)典的圖像客觀質(zhì)量評價算法，提出基于CIELAB色彩空間的彩色圖像質(zhì)量評價方法。該方法對SSIM進(jìn)行改進(jìn)，融入色彩評價尺度，將質(zhì)量評價轉(zhuǎn)換成對亮度、對比度、結(jié)構(gòu)和顏色的比較。實驗證明加入色彩元素后的SSIM算法比單純SSIM在評價上更接近人的主觀感知。3、提出基于SIFT與SSIM模型的動漫圖片質(zhì)量評價方法。針對不同終端設(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匹配關(guān)聯(lián)，建立評價模型。實驗結(jié)果表明該方法對適配圖像的質(zhì)量評價與主觀結(jié)果保持一致性，對適配算法的優(yōu)化有一定的指導(dǎo)意義。4、實現(xiàn)動漫圖片質(zhì)量評價原型系統(tǒng)。系統(tǒng)采用MATLABGUI及其圖像庫實現(xiàn)，提供多種算法生成失真測試圖像用于質(zhì)量評估，實現(xiàn)多種圖像質(zhì)量客觀評價算法，從不同的角度分析主客觀數(shù)據(jù)。

簡介：環(huán)球網(wǎng)圖片新聞翻譯實踐報告環(huán)球網(wǎng)圖片新聞翻譯實踐報告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踐報告，基于筆者所進(jìn)行的環(huán)球網(wǎng)圖片新聞翻譯實踐。所譯內(nèi)容來源于環(huán)球網(wǎng)中英國每日郵報網(wǎng)站、英國鏡報網(wǎng)站及其他外媒網(wǎng)站的圖片新聞，涉及娛樂新聞、社會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，一般采用簡潔明快、生動形象的語言。編譯是翻譯軟新聞常采用的方法，通常是根據(jù)實際需要，將原語新聞?wù)?、編輯成譯語語言新聞。圖片新聞翻譯通常采用編譯方法，在做到忠實原文信息的同時，充分考慮讀者的語言文化及社會環(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，受眾對譯文有不同的期待。目的論包括目的原則、連貫原則和忠實原則。筆者根據(jù)目的論三原則，對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，以精煉的語言對新聞標(biāo)題進(jìn)行概括闡述，使其明確醒目、言簡意賅；導(dǎo)語編譯主要依據(jù)連貫原則，將原文的獨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)忠實原則，在篩選原文重要信息的同時做到譯文忠實于原意，保證翻譯內(nèi)容的準(zhǔn)確性。翻譯實踐報告共有四個部分。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。第四部分為翻譯實踐總結(jié)部分，總結(jié)新聞翻譯特點以及譯者的譯后感悟。通過撰寫本次實踐報告，筆者對整個翻譯過程進(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主席論文評閱人學(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，使得圖像聲勢浩大地崛起，開始了對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。互聯(lián)網(wǎng)對生活的滲透，不僅改變了人們傳統(tǒng)的生活方式與人際交往方式，這種對現(xiàn)實陌生感的逃遁，也進(jìn)一步削弱了現(xiàn)實人際交往的行動力，網(wǎng)絡(luò)帶來的社交幻化不僅未能減輕現(xiàn)實生活中的“陌生性”，反而由于對現(xiàn)實生活感受力的弱化，進(jìn)一步加劇了現(xiàn)實陌生感，使個體成為了徹底的“陌生人”。本文“凝視”這一社會學(xué)觀點，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

簡介：大眾媒介的多元競爭、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)入了一個全新的圖片傳播時代。不論是報紙、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，便缺失了對受眾的吸引力和視覺沖擊力。自從進(jìn)入讀圖時代，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)實性的屬性，能夠再現(xiàn)新聞事件的功能，而被人們視作忠實的記錄者。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)力的傾向勢必影響著新聞圖片的生產(chǎn)、選擇和傳播。所以說，從這個層面上來說，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)實生活。圖片正是憑借其與生俱來的“真實性”，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。本研究分為五個部分第一部分為引言，闡明了選題的目的與價值、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?？挛⒂^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)和傳播過程中時如何體現(xiàn)的；第五部分闡述新聞圖片對權(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)姓名陳紅梅申請學(xué)位級別碩士專業(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

簡介：單位代碼10359學(xué)號2014170629分類號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)師姓名完成時間些一一一一一一通一一一一一ADISSERTATIONSUBMITTEDFORTHEDEGREEOFMASTERTHEMODULERESEARCHANDDESIGNOFIMAGEINFORMATIONPROCESSINGABOUTTRAFFICMONITORINGVELOCIMETERBYXURUFENGHEFEIUNIVERSITYOFTECHNOLOGYHEFEI，ANHUI，RRCHINAAPRIT，2017