理念识别系统范文

理念识别系统范文（精选8篇）

理念识别系统 第1篇

然而由于我国高校创业教育起步晚, 大部分高校创业学院以非实体的形式运作, 资源整合的协同效应有待加强, 且创业学院建设经验不足, 甚至还存在一些争议, 尚未形成一批有吸引力、特色鲜明的创业学院品牌。为进一步提升高校创业学院的办学水平和社会影响力, 创业学院品牌形象构建迫在眉睫。

一、高校理念识别系统的基本内涵及作用

高校理念识别系统 (University Mind Identity System, UMIS) 是高校形象识别系统 (University Identity System, UIS) 的一部分。UIS是企业形象识别系统 (Corporate Identity System, CIS) 理论引入高等教育学领域的产物。一般认为, UIS主要由三部分组成:一是高校理念识别系统 (UMIS) ;二是高校行为识别系统 (UBIS) ;三是高校视觉形象识别系统 (UVIS) 。高校理念识别系统主要包括高校的办学宗旨、办学目标、指导思想、发展战略、校训、校风等, 体现高校的核心价值;高校行为识别系统主要指高校的制度规范、教育管理行为等, 主要体现高校的行为特征;高校视觉识别系统包括校名、校徽、校服、校歌、校园环境等, 体现高校的外在印象。

从辩证法的角度出发, 理念指导并制约着行为和视觉的活动, 行为和视觉的活动则不断践行着理念, 并在内化拓展过程中注入新的思维。高校理念识别系统是高校最深层次的思想和精神系统, 是高校品牌形象的核心价值。

二、高校创业学院品牌形象构建

品牌是一种价值理念和精神象征, 无论在生产领域还是在教育领域, 品牌代表的是优异的品质。目前部分高校创业学院初建, 理念识别系统较为模糊, 创业学院的发展道路还不够清晰, 更谈不上形成颇具特色的创业学院品牌。创新是创业文化的内核之一, 创业学院理念识别系统构建的过程是创新的过程, 也是品牌形象塑造的过程。塑造创业学院品牌形象是学院发展壮大的无形资产, 是提高学院知名度和社会地位的有效途径, 有利于学院多层次、多角度、多领域地参与对外合作和竞争。

(一) 高校创业学院理念识别系统构建的影响因素

高校创业学院理念识别系统构建必须基于特定的目标定位, 主要基于社会需求、地域文化及高校的办学使命和战略定位。社会需求从总体上决定了高校的人才培养目标, 地域文化极大地影响着地方高校的办学特色与气质。不同高校由于学生对象、办学理念的不同, 其对创业教育也具有不同的定位, 从而形成各异的创业教育理念和目标, 进而产生相适应的创业教育模式。办学使命和战略定位则是高校创业学院理念识别系统的直接决定因素。

社会需求是高校创业学院理念识别系统构建的根本依据。我国高校创业教育的兴起主要源于经济社会发展对创新型人才的需求, 尤其是国家创新驱动发展战略、促进经济提质增效升级的需要。高校创业教育注重学生创新精神和创新能力的培养, 创业学院理念识别系统必然涵盖创新精神理念, 没有创新的品牌就没有生命力。

地域文化是影响高校创业学院理念识别系统构建的重要因素。位于我国北部边疆的内蒙古大学创业学院立足“为自治区区域经济社会发展服务, 与生产实践相结合, 以社会需求为导向, 以培养“高素质、实用型、应用型、创新型人才”为育人目标。位于国际化大都市的上海交通大学创业学院定位是一个高起点、高水平、精品化、重实践的学院, 力争建设成为符合中国国情、具有上海和上海交通大学特色、世界知名的创新创业人才培养学院。

学校的办学使命和战略定位是高校创业学院理念识别系统构建的直接决定因素。温州大学将人才培养目标定位为强调创新精神、创业能力和社会责任感三者有机统一, 基于这一定位, 温州大学创业人才培养学院将学院目标定位为“弘扬温州大学创业教育特色”。正是学校的办学使命和战略定位决定了创业学院的定位和目标, 从而树立了创业学院的品牌形象。

(二) 高校创业学院品牌形象构建原则

1.讲究科学性。品牌形象的塑造绝非一朝一夕, 也不是一两个领导干部的个人意志, 高校创业学院理念识别系统的行程和构建需要经过一段时间的科学论证, 同时需要调动人员广泛参与调研和论证过程。每个高校具有自身的资源和特色, 通过广泛调研可以进一步明确学院发展优势和发展道路, 再此基础上形成一系列理念。通过科学论证, 将一系列理念进行分层归纳、分类整合, 最终梳理出合适的系统要见, 形成创业学院的理念识别系统, 塑造学院的品牌形象。

2.体现差异性。品牌代表着一种理念, 理念的差异性使得品牌之间得以区分。创业学院理念识别系统除体现创业创新精神外, 还要体现明显的高校自身特色, 这种差异性使得高校创业学院品牌形象与其他高校明显地区别开来。有研究对浙江大学、温州大学、义务工商职业技术学院三所高校进行了调查, 发现三所院校创业教育目标、内容需求、形式需求、师资需求管理需求等方面都存在巨大的差异性, 这些差异使得三所高校塑造了不同的创业学院品牌形象。浙江大学“蒲公英”青年创业学院主要以培养创业精英为理念, 温州大学创业人才培养学院以培养“具备了初步创业技能的岗位创业者”为理念, 义乌工商职业技术学院创业学院则探索批量生产大学生创业者。

三、结语

高校创业学院品牌形象的构建是创业学院繁荣发展的必由之路, 不仅有利于丰富校园文化, 增强师生的认同感和归属感, 更有利于提高社会美誉度, 提升核心竞争力。高校创业学院通过导入理念识别系统来塑造和提升品牌形象是高校抓住社会需求, 结合区域资源和优势, 重视自身特色发展的结果。

摘要：高校理念识别系统是高校最深层次的思想和精神系统, 是高校品牌形象的核心价值。在大众创业、万众创新浪潮的推动下, 创业学院作为创业教育的一种组织模式发展迅速。为进一步提升高校创业学院的办学水平和社会影响力, 创业学院品牌形象构建迫在眉睫。高校创业学院理念识别系统的构建需要讲究科学性, 体现差异性。通过导入理念识别系统来塑造和提升品牌形象是高校抓住社会需求, 结合区域资源和优势, 重视自身特色发展的结果。

关键词：高校,理念识别系统,创业学院,品牌形象

参考文献

[1]李义勇.论大学形象识别系统建设[J].山东理工大学学报, 2012 (6) :106-109.

[2]赵哲, 陶梅生.基于大学形象识别战略的大学特色发展研究[J].中国成人教育, 2011 (21) :9-12.

[3]徐小洲, 梅伟惠.高校创业教育体系建设战略研究[M].杭州:浙江教育出版社, 2015:117.

企业理念识别MI 第2篇

企业理念系统包含两个层次的内容：一是企业制度和组织结构层，包括各种管理制度、规章制度、生产经营过程中的交往方式、生产方式、生活方式和行为准则;二是企业精神文化层，包括企业及员工的概念、心理和意识形态等。

理念识别，是指资讯时代，企业为增强竞争力，提升企业形象而构建，经广泛传播得到社会普遍认同，体现企业自身个性特征，反映企业经营观念的价值观体系。显然，这个定义包含以下三个基本点：

1.构建企业理念识别的目的是增强企业发展的实力，提升企业形象，参与市场竞争并赢得胜利。

2.企业理念识别的基本特点，一是体现自身特征，以区别于其他企业;二是广为传播，以使社会公众普遍认同。

3.企业理念的基本内容是企业经营管理思想、宗旨、精神等一整套观念性因素的综合，构成企业价值观体系。

学校视觉识别设计中理念的重要作用 第3篇

视觉识别系统, 是将非可视内容转化为静态的视觉识别符号, 以丰富多样的应用形式, 在最为广泛的层面上, 进行最直接的传播。而学校视觉识别设计则包括基础与应用两个部分;基础部分包括标志设计、校名中英文标准字体、标准色、象征图形和吉祥物等;应用部分包括办公用品、服装、室内外环境、视觉指示系统、网络媒体等。

学校的视觉识别系统指的是对学校形象的各种视觉元素进行全面的统一规划与设计, 是校园文化建设系统的重要组成部分, 主要形式是将学校的校规校训, 学校特色, 文化特质, 办学理念, 等一系列无形的语言与文化转化为有形的, 可视的, 外在的具体符号标志, 以更加清晰直观的方式体现出来, 传达给学校内部与外部社会人群等, 从而实现良性的认知回报。视觉识别设计是一种最直观的, 外在的视觉显示手段, 既有利于传递学校的整体信息, 也可以艺术地提升学校的形象, 扩展加深学校的文化素养与底蕴, 使学校形象在实体的视觉符号上得以表现, 从而使学校更容易得到社会的接受与认可。学校视觉识别设计体统内容包括:校徽校服, 校旗校名, 建筑服务设施, 办公用品, 校园环境建设等各个方面。

二、学校视觉识别设计理念的重要性与积极性

学校视觉识别系统又细分为基础要素系统、应用要素系统两个部分。基础要素系统部分主要包括校标、校名、标准字、标准色、专用字体等以及基础要素组合使用规定;应用要素系统部分主要包括办公用品、事务用品、证书、会务用品、公关用品、服饰、校园环境导示、平面宣传推广等。

站在学校的角度上看, 导入视觉识别系统的相对作用在短期内不会见太大波澜波澜, 但对于长远意义而言, 文化事业单位在经营管理模式上向产业化方向转换是市场经济发展的规律, 所以完善学校视觉识别设计系统成为学校发展的必然趋势, 其中理念在学校视觉识别设计中有愈加深刻的积极性与重要性。在学校视觉识别系统这一发方面, 各个学校虽然也曾在该领域进行研究与学习, 但大都没有一个整体的规划性或者缺乏有计划系统地执行力, 所以仍有很大的发展学习空间。学校视觉识别设计中理念对学校富有个性的大学精神、行为规范等信息加以精炼, 对整体形象加以设计, 通过整体表达体系传达给社会公众, 使其对学校产生的认同感, 打造良好的公共形象, 从而提升学校在公众中的知名度及美誉度。学校视觉识别设计理念是大学文化和大学精神的凝练、升华与外化, 对于促进学校师生形成共同的价值追求和塑造大学良好的社会形象, 具有重要意义。学校视觉识别设计理念在学校文化建设和学校发展中的积极作用。这种理念促使外界更加直观明白的了解观察到学校的内涵, 将校园文化渗透到学校生活教育的方方面面, 对和谐健康校园文化的形成有积极作用。

三、学校视觉识别设计中理念的重要作用

学校视觉识别设计的应用对学校诸多方面有积极意义, 影响深刻。

(一) 改变了师生与外界的认知

社会主义建设精神文明的主要阵地是学校, 学校视觉识别系统的设计与实际应用是以统一校园的形象策划和表达为目的, 将教学、育人、科研、管理等各个方面, 同时将各种规章制度精炼后融入其中, 体现出与众不同的学校文化, 为师生的主观认知、行为规范提供了范本, 让学生在环境的潜移默化的影响下养成好的品德习性, 为良好优美校园环境的建设奠定良好坚实的基础。当今社会的发展脚步飞快, 带动科技的迅速革新, 教育活动的全球化、信息化、多样化, 现代学校的办学理念、教学方针、校园文化素养不能是单一的, 都呈现出与谁会发展相适应的多元化、与时俱进的势头。要进行社会公众所认可的学校形象的建设, 就要做到创新发展、革新进步, 对内加大校园文化的建设的力度, 对外积极打造培养良性的认知与口碑, 强化学校识别系统的规划与实施, 推广并提高校园形象。校园文化是经过精炼整合的师生精神面貌, 思维方式, 价值取向与行为规范的综合表现, 校园文化的产生不是一朝一夕形成的, 而是在教育教学管理实践活动中逐渐创造生成的。校园文化建设既是教育活动继续发展的重要内容, 也是和谐校园建设的必然选择, 更是提升教育内涵、促进教育可持续发展的重要途径。学校视觉识别系统将办学理念、文化素养相整合, 从而对在校师生形成潜移默化的影响, 促进师生形成良好的价值追求, 为学校的文化建设和可持续发展起到了重要的作用。通过学校视觉识别设计理念的贯彻运用, 师生相比于以往, 能够更加直观, 方便地了解到自己所工作奉献的地方以及自己接受教育的地方的深藏的潜在的内涵, 更加明确地了解学校的历史与文化, 提高教师教学的热情与学生学习的积极性, 同时加重教师对几十年工作基地的热爱与依赖, 给学生们留下对学校有深刻美丽的记忆, 永远对母校有深深的怀念之情, 更大程度上也培养了学生的爱国情怀。同时在学校与学校的竞争关系中, 学校识别系统也起到了不可替代的作用。在学校与学校间竞争日趋激烈化的今天, 通过视觉识别系统将学校的个性化特色与理念传达给公众, 从而使其对学校产生积极印象, 树立良好的社会形象, 提升学校的知名度与认可度已成为一种最直观且有效的方法。一所学校拥有良好的公众口碑, 会吸引各类人才, 从而会源源不断地为校园注入新的生命力、创造力, 大幅度提升学校的核心竞争力。深厚的文化底蕴, 是学校的根本与灵魂, 它既表现于学校之内, 也存在与学校之外, 是竞争学校无法效仿复制的精髓。学校要在教育市场中占得优势地位, 就要将本校的办学特色加以强化, 再与本校优秀的师资力量、优雅的校园环境相融合, 形成自己的独特标识, 并得到教育同行和社会各界人士的认可, 学校视觉识别系统是能够将学校个性或特色广泛准确的传达给外界大众的有效途径, 从而在学校之间的竞争中, 提升了学校的形象和知名度。同时良好的校园识别系统能在最短的时间内给大众最直观的感受, 实现在短期内展现深厚的校园文化的作用。这一点在吸引生源及师资等方面有着潜移默化的感召作用, 还能吸引大量的人才、资金的参与、其他教研机构的合作, 拓宽了学校的外部合作环境, 通过这些进而打响学校的品牌, 提升校园形象。得到公众的认可、理解以及传播是学校制胜的核心力量。

(二) 营造和谐的校园环境

校园环境是最易融入其中的学校视觉识别设计, 同时也是最能够给人们直观感受的学校视觉识别设计。建设和谐校园的主要内容是个人与个人、社会与个人的和谐发展, 通过身处和谐的校园环境, 让学生逐渐走向人格的成熟, 从而促进社会的和谐发展。完整的学校视觉识别系统是要将学校的各种重要元素包括无形的校园文化、校风校训等, 和有形的校园环境等整合在一起并加以提炼归纳设计, 从而实现加强学校自身的凝聚力, 促使学生发展个性, 优化校园文化, 提升各自的能力和素质, 营造和谐的校园环境等各种积极目的。通过对学校各类元素的整合与设计, 将学校的知识性、教育性、艺术性融为一体, 营造出和谐、优美、积极的校园环境;将学校的办学理念和精神文化融于一体, 创造出具有独特个性的、和谐的校园, 并推广校园的良好形象, 提升学校的社会口碑。和谐优美的环境是一种本影响力显著的、富有吸引力的教科书, 它通过陶冶学生的情操, 美化学生心灵, 激发学习创造灵感, 从而提高学生的整体素质, 良好的学校视觉识别系统将学校的历史、文化、艺术设计结合在一起, 能为学校营造优雅和谐、健康积极的校园环境, 催人向上奋发, 使学生被一种无形的力量所影响, 在健康和谐的氛围中受到激励鞭策, 通过和谐的环境无声影响学生的思想行为习惯, 让学生在这种和谐的氛围中自主地完善自己, 形成正确的人生观、价值观、世界观促进学生身心全面发展。良好和谐的校园环境还会影响人们对学校的信心、印象和评价, 有利于学校的公共关系的开展, 增进校园精神文化的和谐建设等, 从长远发展的角度来看, 学校视觉识别系统的建设是必不可少的。学校视觉识别系统的导入可以进一步增强学校自身的凝聚力、使学生和教职工的言行与校园形象统一起来, 构建全新的视觉形象以及校园的和谐。同时赏心悦目的校园环境, 会减轻教师的脑力疲劳, 调动学生对学校的热爱度以及对学习的积极性, 提高脑力活动的效果, 起到一种令人奋进向上的效果。良好的学校视觉识别设计有与学校办学目标相吻合促进的校园文化, 并且可以为师生营造一个健康的心理环境和学习环境, 调动起师生共同参与校园文化建设的积极性, 使学生在参与建设中受到良好熏陶和教育。

(三) 构建个性健康的校园文化

每个学校都拥有与众不同、能体现自身个性化特色的视觉识别设计, 这种个性既表现为形式上的特殊性, 也表现为内容上的差异性。优秀的学校视觉识别系统能够唤起人们对该学校的关注和记忆。各个学校所特有的形象应体现出不同学校所特有的历史、艺术文化特质与不同的专业特色和管理理念, 通过这种个性产生独具魅力的学校形象。不同学校应根据自身办学宗旨、师资力量、周边环境等具体情况, 因地制宜, 发展特色, 通过校园视觉识别设计构成一种个性化的文化氛围, 并显示出学校的教育氛围和形象的个性特征, 既增加了学校的文化内涵, 更加深了学校的文化底蕴。

四、小结

视觉识别系统作为一种新兴的手段, 不仅对学校教育有重要作用, 此外对企业建设乃至国家文化建设都有积极影响, 应当被广泛研究与应用。

参考文献

[1]张鹏.校园视觉文化中隐性价值的研究[M].人民教育出版社, 2008.

理念识别系统 第4篇

生物特征识别与传统的身份证件识别和密码指令识别相比较有其稳定性、方便性和唯一性, 正所谓“人人拥有、人各不同、长期不变”。掌纹识别作为生物特征识别技术的一种, 近年来被更多的研究者所重视。掌纹是指手腕至手掌之间区域内的手掌表面的各种纹线, 主要由脊线、屈肌线和褶皱线三种。如图1.1所示:

掌纹识别与其它生物特征识别技术相比较具有以下优点:

⑴不涉及隐私, 人们比较容易接受

⑵不需要特殊光线照射

⑶不接触人体敏感部位

⑷采样简单, 对设备要求不高

⑸采样区域比指纹大, 不易仿造

⑹有唯一性和基本稳定性

掌纹识别系统主要包括注册阶段和识别阶段。在注册阶段, 主要是对掌纹图像进行提取并进行预处理, 最后放入样本库中用来在识别阶段进行比对。识别阶段就是同样的对用户的掌纹图像进行提取和预处理, 不同的是不再将图像存入样本库, 而是通过与样本库中的标准进行对比来进行鉴别身份。如图1.2所示:

掌纹识别的第一步就是掌纹图像的获取。现今应用比较广泛的就是基于CCD方式对掌纹进行采集。CCD方式采集掌纹图像具有获取图像速度快, 图像质量高等优点。其缺点是设备较大。

掌纹图像的预处理是为了更加便利、准确的进行掌纹特征的提取。掌纹图像的预处理可以将掌纹图像进行对准和归一化。掌纹图像预处理的算法总体可分为两大类:基于正方形分割和基于圆形分割。

掌纹图像的特征提取是整个掌纹识别系统的核心部分。如何提取特征和提取何种特征都是非常重要的, 掌纹特征的信息很丰富, 如果不分主次的将所有掌纹特征都罗列出来, 不仅会影响系统的响应时间, 还会影响识别的准确程度[2]。针对掌纹图像的特点, 比较有代表性的掌纹识别算法有以下几种:

⑴基于Fourier变换的识别

⑵基于2D Gabor变换的识别

⑶基于小波变换的识别

⑷双向匹配的掌纹识别新方法

像中国的四大发明一样, 指纹也是我们使用最早但发展最慢的一项技术。当20世纪, 西方国家已经成熟建立了指纹识别系统并成功应用时, 中国才于80年代初开始指纹识别技术和系统的研究。但是近年来经过中国科学家们的不断努力, 我国在世界掌纹识别研究领域还是取得了辉煌的成绩。我国科学家历时10年首创完成的高精度、高可靠性的生物特征识别技术“自动掌纹识别技术与系统研究”, 通过了由教育部组织, 中科院院士及来自中、美、德等国教授组成的专家委员会的鉴定。专家认为, 该项研究提出了与掌纹识别相关的图像处理、模式识别等领域具有国际影响的理论、模型和算法, 丰富了生物特征识别理论, 具有重要的理论价值[3]。

掌纹识别是技术是生物识别技术的重要补充, 有着极其广泛的应用前景, 值得深入研究探索。掌纹识别技术会让身份识别和社会安全迈上一个新的高度。

摘要：掌纹识别作为生物特征识别技术中的一种新兴技术, 目前正处于各种新方法的尝试阶段。掌纹识别系统的研究也处在不断的开发和被完善中。本文分别从掌纹的获取过程和掌纹图像的三种算法进行简单的研究, 使读者对掌纹识别系统能有更加进一步的了解。

关键词：掌纹识别,生物特征,预处理,特征提取

参考文献

[1]RFID世界网.指纹识别在不同国家的发展状况.http://tech.rfidworld.com.cn/2006220232854667.htm.

[2]阮秋琦.数字图像处理学.北京.电子工业出版社, 2001.

数字识别系统的实现 第5篇

关键词：数字识别,预处理,BP网络

1、引言

人们往往对数字识别的系统要求是高识别率和更高的可靠性, 因为在关于金额方面的数字识别时, 比如写支票, 需要识别系统正确的识别指定的金额, 再进行一些有关金额的操作, 如果出现数字识别错误, 使得关于金额的活动无法顺利进行下去, 这样不仅没有给人们带来方便, 反而增加了不少的麻烦。为了使数字识别系统有更高的识别率和更高的可靠性, 往往运用多种方法进行字符的识别。根据使用的特征不同, 分为统计特征和结构特征方法。统计特征包括笔画、圆、轮廓、端点等, 统计特征的分类器易于训练, 并且在给定的训练集上有较高的识别率;结构特征包括点密度的测量、特征区域、矩等, 它的优点则在于识别过程中可以很好的组合结构和几何知识, 可以让识别具有较高的可靠性。在众多研究领域中, 尤以BP (Back Propagation) 网络的数字识别算法应用最为广泛, 此处通过VC进行编码实现该模型[1,2,3]。

2、BP网络

BP网络作为一种常用的神经网络模型, 在各个领域都有广泛应用, 下面我们主要介绍其学习过程[4]。

设BP网络包括m个连接点, 输出f (X) , 任意节连接点的输出记做f (Xk) , 记为Yk。有s个样本 (Xv, Yv) , v=1, 2, 3, ..., M, 对某一输入Xv, BP网络输出为Yk, 节点i的输出为Miv, 节点j的输入为

使用平方型误差函数, 其中Yv是网络的实际输出,

定义公式

其中,

于是有,

当j为输出节点时,

若就j不是输出节点,

所以得出,

根据上面的算法总结出BP网络学习的过程。

第一步根据训练样本求权值矩阵和学习速率时都需要设置变量和参数。

第二步用小的非零向量赋予各个权值矩阵, 随机的来进行初始化。

第三步输入随机样本。

第四步分别求出神经元接收到的信息和将要传递出去的信息。

第五步根据实际传递出去的信息和期望下次接收到的信息结果求得误差。如果满足期望, 就转到第八步;不满足转第六步。

第六步判断计算的重复次数是否达到最大值, 已经达到就转到第八步, 若没有达到按照相反的方向计算各层神经元的小范围梯度。

第七步将权值矩阵的值修改为神经元局部梯度。

第八步查看样本是否已经训练完, 如果完成就结束, 不然跳转到第三步。

从实践了解到, 以下两点特别重要。

(1) 将权值赋予初始值。应该将初始值设为随机数以避免权值的调整同向, 权值的初始值的选择应该根据以往的经验选取, 出现频率最高的小值是最佳选择对象。

(2) 初始权值不应该被设置的非常大。初始值设置的不合适就会影响网络的训练, 会使学习误差过于小, 导致训练的结果无法结束, 就会造成训练失败。

3、图像预处理

运用多种关键技术将图像进行预处理, 将每个数字的特征提取出来。要将图像信息转化为认识的讯号, 使得识别更加准确。图像预处理技术是数字识别系统中的一些常规的技术, 虽然有的不是系统的核心技术, 但却是不可缺少的支持技术, 是识别前的重要步骤, 预处理是网络训练的前奏, 是必要的过程, 图像预处理流程图, 如图1所示。

4、相关技术

4.1 细化

图像特征提取有许多方式方法, 代表的有数字骨架、粗网格、笔画密度、外轮廓、像素的百分比等的提取方法。可划分为基于特征特征提取的串行方式, 还有基于神经网络的并行方式。通过轮廓跟踪法原理的串行方式, 顺序扫描每个边缘的像素点, 对即将要删除的点进行标记, 扫描完成之后删除该点。并行算法图像的点被划分成几个子进程, 要检查的每个子进程中有可以删除的点, 等到可删除的点删除后, 重新安排图像点的排列顺序, 作为一个过程来检查的对象[5,6]。

4.2 平滑滤波

线性滤波器和非线性滤波器往往是被人们应用最多的两种滤波方式。

4.2.1 线性滤波器

线性滤波器的响应决定于滤波器的样版扫描过的相应位置的点的成绩之和与滤波器本身自定的系数决定的, nn的模板, 在图像中点 (h, k) 处的响应输出可表示为R, 如下式 (11) 所示。

Wi是滤波器模板的系数, Zi是滤波器模板所扫描的子图像的相应像素的灰度值, 其中i=1, 2, 3, ..., k;k=1, 2, 3, ..., n*n。

高通滤波器、低通滤波器和带通滤波器是线性滤波器的不同特性的三个归类。

4.2.2 非线性滤波器

非线性滤波器也是基于像素的邻域进行处理, 与模板的扫描方法类似, 但是其输出结果一般来说直接取决于像素邻域的值, 包括中值滤波, 最大、最小值滤波器等。

本文采用的均值滤波, 中值滤波和高斯滤波均属于平滑滤波的范畴, 通过这些平滑滤波的方法使图像中的噪音消除实现图像的平滑。

4.3 直方图均衡

直方图均衡化是基于直方图修正的分布式的累积函数进行变换的方法, 是通过更改原来需要均衡的图像的灰度值, 将少数的像素灰度级减少, 多数的灰度级进行拓宽, 使图像直方图变化成为均匀分布的状态, 提高要识别图像的对比度, 有着更加清晰的效果。

5、仿真实验

在对图像进行预处理以及特征提取之后, 对网络进行训练, 选择训练样本, 如图2所示。

5.1 训练网络

如果在图像预处理之前设置的归一化后的参数和上一次训练时的参数不同, 则必须在此次归一化参数设置之后进行网络训练, 如果上次训练过后的和此次设置的归一化参数相同, 则可以不再对网络进行训练, 因为训练的参数已经在上一次的网络训练中被保存了下来, 因此可以在相同归一化参数的前提下, 对其做过预处理之后, 可直接进行数字识别。在新的归一化参数的设置之后, 对网络进行训练, 可对训练网络参数进行设置, 默认参数。首先设置隐层节点个数为10个, 最小均方误差为0.001, 训练步长为0.015。得到测试结果为, 迭代次数4058次, 平均误差为0.0010。

5.2 字符识别

训练过后, 对其图片进行识别, 识别结果如图3所示。

6、结语

随着人们对数据的自动输入需求越来越迫切, 光学识别技术 (OCR) 也应运而生的被运用在生活中, 这种技术的重点是通过专用的形式和对写作的限制, 以方便机器的自动识别, 不仅速度高而且识别也非常的准确。财政, 税收和金融是数字识别应用最为广泛的领域, 使用计算机自动识别并录入, 无无疑节省了很多时间, 金钱和劳动。例如:邮件分拣, 现在虽然电子邮件被广泛使用的, 但随着网上购物等多元化的邮递方式, 数字识别对邮件业务也也越来越重要。数字识别往往与光学条码识别相结合, 使得数字识别应用更加广泛。

参考文献

[1]易小波, 周海伟.VC平台下视频捕获的实现[J].工业控制计算机, 2006 (33) :27.

[2]赵宏宇.手写体数字识别的一种模糊神经网络方法[J].西南交通大学学报, 1997 (3) :32.

[3]Hasan soltanzadeh, Mohammad Rahmati.Recogniton of Per-sian Hand written Digits Using Image Profiles of MultipleOrientations[J].Pattern Recognition Leaers, 2004 (35) :68-70.

[4]J C.Burges.A tutorialon support vector mathines forpattern recognition[J].Data mining and Knowledge Discovery Press, 1998 (23) :62~65.

[5]杜敏, 辛大欣.基于混合特征提取的手写体数字识别方法的研究[J].西安交通大学学报, 1996 (56) :93~99.

电梯群控系统交通模式识别 第6篇

关键词：电梯群控系统,交通模式,BP神经网络,改进L-M算法

0 引言

电梯群控系统作为现代化建筑中的主要运输设备,其服务质量直接影响着人们的工作和生活。而交通流又是影响电梯配置及调度方法的关键,要实现群控电梯的合理调度,必须根据交通流的状态实时地切换,所以在设计电梯群控系统时对交通流的研究是非常有必要的。

1 电梯群控系统交通模式的划分

对于生活当中常见的、典型的办公大楼来说,根据乘坐电梯的乘客流量划分成的电梯群控系统交通模式有:

1)上行高峰交通模式(Up-Peak Traffic Pattern)。当主要的(或全部的)客流召唤电梯的方向是上行方向,这种状况被定义为上行高峰交通模式。

2)下行高峰交通模式(Down-Peak Traffic Pattern)。当主要的(或全部的)客流召唤电梯的方向是下行方向,这种状况被定义为下行高峰交通模式。

3)层间交通模式(Interfloor Traffic Pattern)。层间交通模式是指一定时间内当上行召唤的乘客总数量和下行召唤的乘客总数量大致相当,并且一定时间内各层的进、出门厅的乘客总数量基本平衡。这种交通模式是电梯服务时,一天中大部分出现的一种交通状况。

4)两路交通模式(Two-Way Traffic Pattern)。两路交通模式是指绝大部分的客流是朝着某一层而来或从某一层离开,而该层不是基层。

5)四路交通模式(Four-Way Traffic Pattern)。四路交通模式是指主要的客流是朝着某2个楼层而来或从某2个特定的楼层离开,而其中一个楼层有可能是基层。

6)空闲交通模式(Free Traffic Pattern)。空闲交通模式是指大楼的乘客流量非常小,一般出现在上午上班时间之前、下午下班时间之后以及中午休息时间。

在不同的交通模式下,对电梯群控系统的调度有不同的要求。例如,在上、下行高峰状态下,电梯群控系统主要是考虑如何迅速响应完成乘客的呼梯请求,尽可能的提高电梯的运送能力,此两种模式下疏散客流是最主要的考虑指标。而在层间交通模式下,电梯群控系统主要是合理的调配电梯,给乘客提供舒适的服务,调度时对乘客的候梯时间、乘梯时间和轿厢的拥挤度等有综合的考虑[1,2]。

2 交通模式识别的控制策略选取

近年来,针对群控电梯交通模式识别的算法有很多,有的利用人工免疫算法进行控制[3],有的则给出了模糊神经网络算法,但是这些算法的逻辑关系过于复杂,而在实际应用中,现代电梯很多是由中小型PLC进行控制,由于中小型PLC的数据处理能力和内存的限制,使得现有高效智能控制算法很难在电梯群控中真正实现[4]。根据以上分析比较,本文针对中高层建筑的电梯群控系统的交通模式识别采用了一种简单而有效的控制策略基于BP神经网络的改进Levenberg-Marquardt(L-M)优化算法,该算法只要是能够准确确定输入和输出,就完全能够利用MATLAB进行仿真分析出网络结构,不需要大量的公式推导,也不需要总结专家规则,并且程序实现也非常方便。另外,采用改进L-M优化算法还可以使网络学习时间更短,能以很快的速度收敛到所要求的精度,并且不会陷入局部最小点,在实际应用中效果较好[5]。

BP神经网络的改进Levenberg-Marquardt优化方法,其权重和阈值更新公式为[6]:

式(1)中,J为误差对权值微分的雅可比矩阵,e为误差向量,µ为一个标量,依赖于µ的幅值。

3 利用改进L-M法识别电梯交通模式(以某办公大楼群控电梯为例)

3.1 主网络特征值确定

根据专家知识和交通模式的定义可以确定主网络的输入特征值和输出特征值。

主网络的输入特征值确定为三个:

1)一定时间内(取7分钟)总的客流量x1。

2)一定时间内召唤电梯(想进门厅)的乘客总量x2。

3)一定时间内按下所有内选按钮(想出门厅)的乘客总量x3。

对以上所说的这3个特征值提取的基础是对当前交通流进行比较准确的监测,以便从中获取交通模式的输入特征值。获取技术主要包括:

1)称重装置。2)光电检测或红外检测装置。3)呼梯信号统计设备。4)计算机视觉设备。

主网络的输出特征值确定为四个:

1)上行高峰模式y1。2)下行高峰模式y2。3)层间模式y3。4)空闲模式y4。

另外,如果层间模式占据主导地位的话,还需要增加一个附加网络来进一步判别,因为层间模式包含有2路模式y5、4路模式y6和平衡的层间模式y7三种情况。

3.2 特征值分析

经过对该大楼监控资料的分析,得出了159组样本,样本特征值曲线如图1所示。图1是对该大楼一天从上午7:00到晚上20:00的客流量作为依据而画出的。

3.3 神经网络隐含层层数和隐含层神经元个数的确定

3.3.1 隐含层层数确定

对于BP网络,有一个非常重要的定理,即对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用单隐层的BP网络逼近,因次,为了实现方便,BP网络的隐含层在这里选一层。

3.3.2 隐含层神经元个数n1的初步确定

隐含层神经元个数的选择可根据下面的公式来初步选取[7]。

式(2)中,n1为隐含层神经元的个数;m为输出神经元个数;n为输入单元个数;a为[1,10]之间的某个值。

由式(2)可初步推断,隐层神经元个数应该在4~12之间。

3.3.3 确定主网络隐含层神经元的准确个数和网络结构

下面采用L-M优化算法训练统计得出的样本,准确确定隐含层神经元个数和网络结构。

训练网络时,对隐含层采用对数S型传递函数,函数数学表达式为:

wij:输入层至隐含层的连接权(i=1,2,n;j=1,2,p)

n:输入层神经元数最大值p:隐含层神经元数最大值

θj:中间各层输出阈值ai:网络输入值

对输出层采用线性传递函数,函数数学表达式为:

vjt:隐含层至输出层的连接权(j=1,2p;t=1,2q)

γt:输出层各单元的输出阈值q:输出层神经元数最大值

利用MATLAB训练样本时,取出分析得出的130组样本作为训练样本,剩下的29组作为测试样本,并利用MATLAB7来仿真分析,29组样本测试完后取平均,可得出在隐含层神经元个数不同时的误差,结果如表1所示。

从表1可以看出,当隐含层数为6或者7时输出误差相对来说是最小的,考虑到实现难易的因素,在这里取隐含层神经元个数为6,此时BP网络模型结构如图2所示。

3.3.4 主网络的网络模型处理

利用确定好的网络结构和训练样本绘制训练曲线和导出相关参数。

1)绘制训练曲线。训练曲线如图3所示。

由训练曲线可看出,500步迭代后,误差接近,完全能达到要求。

2)导出主网络的相关参数

利用MATLAB导出相关参数方法如下:

1)利用wij=net.iw{1,1}导出输入到隐层权值如表2所示。

2)利用θj=net.b{1}导出隐含层阈值如表3所示。

3)利用vjt=net.lw{2,1}导出隐含层到输出层权值如表4所示。

4)利用t=net.b{2}导出输出层阈值如表5所示。

3.3.5 交通模式附加网络的建立

如果层间模式占据主导地位的话,还需要增加一个附加网络来进一步判别,因为层间模式包含有2路模式、4路模式和平衡的层间模式三种情况,此时需要进行第2步的辨识。附加网络的建立方法和交通模式识别主网络的建立方法类似,不同之处在于特征值的区别。

根据专家知识和交通模式的定义,附加网络的输入特征值确定为:

1)一定时间内(取7分钟)最大楼层内选量x4。2)一定时间内次大楼层内选量x5。

附加网络的输出特征值确定为:

1)2路交通模式y5。2)4路交通模式y6。3)平衡的层间交通模式y7。

4 多种判别方案比较

把人工免疫算法、模糊神经网络算法和改进L-M优化算法分别应用到电梯群控系统交通模式识别中,从算法实现难易、实施编程后程序容量大小和最终模式判别的准确度这三方面进行对比,对比结论如表6所示。

5 结束语

根据以上介绍,总结电梯群控系统交通模式识别过程如图4所示,此种推理方法能准确确定当前电梯群控系统所处的交通模式,算法实现也很简单。利用上面介绍的设计方法取出70组样本,采用L-M优化算法对网络进行训练,最后利用S7-200PLC编程该网络,并把程序运用到纵横公司的群控电梯模型中,调度运行结果良好。

参考文献

[1]宗群,尚晓光,严明,等.基于模糊神经网络的电梯系统交通模式识别[J].系统工程学报,2001,16(6):418-424.

[2]赵硕,何鹏,唱江华.基于模糊控制的电梯群控系统的研究与设计[J].微计算机信息,2006,5-1:51-53.

[3]杨建宁,孙玉昆,成立,等.采用免疫搜索的电网电压非线性模型预测控制[J].江苏大学学报(自然科学版),2008,29(1):56-60.

[4]朱晓东,曾庆山.基于PLC的电梯最小等候时间的集选控制算法[J].起重运输机械,2006(6):38-39.

[5]苏高利,邓芳萍.论基于MATLAB语言的BP神经网络的改进算法[J].科技通报,2003,19(2):130-135.

[6]Hagan M T,Menhaj M.Training feedforward networks with the Marquardt algorithm[J].IEEE Transactions on Neural Networks,1994,5(6):989-993.

指静脉识别系统原理概述 第7篇

在信息化时代这个大背景之下, 有些信息问题和弊端是较为突出和必须解决的。现在的身份识别慢慢由外物识别过渡为生物特征识别, 就目前来说相对成熟和应用广泛的生物识别技术当属指纹识别了, 但仍有着无法弥补的弊端, 比如当指头受损或者有污渍等影响指纹纹路的情况下, 指纹识别的识别率将会大幅降低, 而且虽然无法破解和篡改机器内部的指纹记录, 但现在有方法制作指纹膜, 制作好的指纹膜可以进行指纹识别认证, 所以指纹识别安全性并不能长久得到保障。而指静脉识别是根据静脉里血红蛋白反射的近红外线形成的静脉像来识别的, 属于活体识别技术, 由于静脉属于内部生理特征, 所以不会受到表皮、污染、温湿度等外部环境的影响, 而且静脉像也是无法复制的, 所以指静脉识别可以避免上述情况的发生。

2 指静脉识别原理和处理技术

2.1 指静脉特征成像原理

医学研究表明, 我们每个人的手指血管纹路都是世界上独一无二的。之所以采用手指静脉这一部分是因为相比于动脉来说静脉更加接近人体皮肤表皮, 更容易采集。另外静脉相比动脉来说曲线和分支更多, 采集到的静脉图像特征也就越明显。通过使用近红外线透照射手指时, 静脉血液中的血红蛋白会吸收掉近红外线, 肌肉和骨骼等部位被弱化, 从而形成了明显的图像。

2.2 图像的采集

在静脉成像这方面, 目前市场上的成像设备感光传感器多数分为两种:CCD和CMOS。其中CMOS较为便宜, 并且集成度较高, 功耗也低, 虽然在成像的质量上没有CCD优秀, 但是CMOS的光谱敏感范围在近红外线段中比可见光的高出5到6倍, 更加适合在红外光线下采集图像, 所以总体来说COMS更为合适。

近红外线范围一般选在850nm左右, 在这个波长左右静脉透射的部分较少, 成像明显, 另外还需要增加红外滤光片来尽可能消除来自可见光的干扰。

2.3 图像的处理

采集到的图像会带着噪声, 并且图像还会受到手指摆放的位置和姿势等其他因素的影响, 所以需要对采集到的图像做进一步的处理。

其中有几项处理方法较为重要的:

2.3.1 图像增强

由于使用者个体的差异, 不同的人手指的厚度也不尽相同。原始图像还会受到椒盐噪声的影响, 这就给后面图像的分割造成了困难, 所以在图像分割之前需要对图像进行增强处理。

2.3.2 去噪处理

需要对获取到的图像进行减噪, 可以采用均值滤波的方式对图像进行图像平滑。均值滤波主要是邻域平均, 针对有噪声的原始图像 (假设为f (x, y) ) 的每个像素点选择一个模板, 这个模板是由邻近的m个像素组成, 求得均值之后再将均值赋给当前的像素点, 即为该像素点最终的像素值。公式如下:

2.3.3 图像区域裁剪

采集到手指静脉图像的同时也会不可避免地包含了图像背景等冗余的数据, 为了避免冗余数据的干扰, 就需要我们进行图像区域的定位, 最为常用的提取目标物体的方法为图像阈值化, 适用于图像中目标物体和背景占据不同灰度级范围的情况。通过设置多种阈值对应不同的特征, 由此可将图像像素点分为了若干类。常用的特征包括了直接来自原始图像的灰度和彩色特征以及由原始灰度或彩色值变换得到的特征。将原始图像设为f (x, y) , 按照定好的准则在f (x, y) 中找到特征值T, 分别赋予0和1来标明图像的背景和目的物体, 也就是图像二值化。

2.3.4 图像分割

根据图像分割方法的不同, 可以大致分为四种:

(1) 利用图像灰度统计信息的方法, 比如一维直方图阈值和二维直方图阈值;

(2) 利用图像空间区域信息和光谱信息的图像分割方法, 比如生长法、多光谱图像分割、纹理分割等;

(3) 边缘检测方法, 利用了图像中灰度变化最强烈的区域信息信息, 比如Canny算法;

(4) 像素分类法, 是利用图像分类技术进行图像分割的一种方法, 比如统计分类方法、模糊分类方法和神经网络方法等。

2.4 指静脉特征点提取

采集图像通过处理便可以得到进一步的静脉图像, 不同静脉图像的区别在于静脉的拓扑结构以及细节点。而细节点的提取一般有以下几种:

2.4.1 端点

当指静脉在手指内部一定深度或近红外线透射不够深的时候就会出现。

2.4.2 分叉点

由一个单一的静脉段分裂为两段静脉段时出现。

2.4.3 双分叉点

当两个分叉点靠得比较近的时候就会出现。

根据上述三种细节点进行特征提取的方法如下:

2.4.4 提取端点

以端点为中心提取一块范围N*N (N的值视情况而定) , 然后删除该范围中没有与端点相连接的点。计算特征与范围边界的连接数, 如果数目为一个细节点就将该细节点作为端点并保存该点与水平线的角度, 否则不成立。

2.4.5 提取分叉点

以一个分叉点为中心提取一块范围N*N (N的值视情况而定) , 接着删除在该范围内不与该分叉点相连接的点, 计算特征和该范围的连接数, 当连接数目是4个的时候, 就认为该分叉点是双分叉点, 同时并保存分支之间的角度, 否则不成立。

3 总结

针对传统指纹识别所凸显的弊端提出了指静脉识别的优势以及光明的前景, 阐明了指静脉系统从采集到特征提取这一系列过程的原理以及方式等关键问题。虽然目前指静脉识别并没有像指纹识别那么为大众所熟知, 但目前指静脉市场正处于临界状态, 一旦得到进一步的完善和推广, 相信在不久的将来会普及到各类领域之中, 甚至将会引领信息安全的方向。就像十几年前人们纷纷丢掉腰间的呼叫机换成手机一样, 指静脉识别将会大放异彩!

参考文献

[1]葛彦平.手指静脉识别技术研究[D].哈尔滨:哈尔滨工程大学 (硕士学位论文) , 2003.

企业品牌识别系统浅议 第8篇

关键词：品牌,品牌识别

1 概述

一个品牌被消费者认同, 除了依靠企业的核心价值外, 还要有企业观念, 技术形象、产品特点、品牌气质、亲和力等丰满的品牌联想。因此, 作为管理者的一项最重要的工作就是规划以品牌核心价值为中心的品牌识别。

2 目前企业规划品牌识别时易陷入的误区

品牌的识别不需要面面俱到, 识别内容的多寡和品牌的所需产品类别, 行业特点有关系。企业规划品牌识别时易陷入的误区主要有:

2.1 过分强调产品特点的误区。

在规划品牌识别过程中, 最容易陷入的误区是过分强调产品的特点。之所以掉进这样的误区是因为把产品的特点、功能性利益看成了制消费者和击败竞争对手的最主要乃至唯一条件。这会严重地局限品牌的内涵, 又大降品牌价值的竞争力, 主要原因如下:产品特点很容易被竞争对手模仿并超越;有许多产品特点是品牌立足市场的基本要求, 其实很多品牌重点强调, 大力宣传自己产品特点往往是获取品牌立足市场的基本条件;过分强调产品特点的品牌忽视了感性因素的重要性;过分强调产品感性会降低品牌的延伸力。

2.2 品牌识别过分迎合消费者的看法。

品牌识别是品牌宪法, 是在充分研究消费者, 竞争者与企业自身的基础上形成的, 反映了品牌的合格追求, 对消费者的核心承诺及长运目标, 而不是迎合消费者的想法。许多时候, 品牌识别在贯彻的过程中, 需要长期坚持才能让消费者了解并认同。

2.3 把品牌定位当作品牌识别。

品牌定位是经常为消费者宣传的那部分品牌识别, 其直接目的是有效地建立品牌与竞争者的差异性。企业的广告公关等传播活动会紧紧围绕品牌定位而建立。因此, 很容易把品牌定位当作品牌识别。

3 如何通过品牌识别系统规范企业的营销传播活动

品牌识别指通过对产品、企业、人、符号等营销传播活动具体如何体现核心价值进行界定, 从而发展出区别于竞争者的品牌联想。品牌识别体现品牌战略, 管理者期望要发展的品牌联想及品牌代表的方向, 界定了品牌要如何进行调整与提升。下面是对品牌识别系统的八个方面一一进行认识:

3.1 品牌的产品识别。

创建品牌的终极目的是促进销售和获得溢价, 品牌的企业识别, 符号识别、气质识别都是为了推动这一目标。产品是品牌识别的主要载体。因此, 规划好品牌在产品层面上的识别对于累积与提升品牌资产十分重要。

3.1.1 品牌的“产品类别”识别。

即品牌要让消费者快速地联想起产品, 如提到联想, 马上想到电脑;提到海尔, 马上想到冰箱;提到万科, 马上想到房地产, 品牌方面下产品多元化时应能联想到主要赢利产品。3.1.2品牌的产品特色识别。产品特色体现独特性与优势, 能给消费者优于竞争者的利益与帮助。品牌的产品特色识别能令消费者对品牌产生信任与喜欢。3.1.3品牌的产品品质识别。任何一个品牌被消费者认同的基本条件是“品质”, 因此建立品质识别应是基础工作, 是品牌走向市场, 争雄市场的准入证。富康虽然外观不美, 但以卓越的品质, 耐用性占据中国南方租赁市场。3.1.4品牌的产品用途识别。品牌成功的与产品用途, 使用价值联系起来, 能让消费者需要这种产品时率先想到这个品牌, 使品牌被选中的机率增加。3.1.5品牌的产品使用者识别。把品牌与产品使用者结合起来, 有利于增进使用者的归属感, 产生“我自己品牌”的感觉。3.1.6品牌的产品档次识别。在讲究档次、身份、气派的行业上, 鲜明的产品档次识别是品牌识别最重要的一环。在这类行业, 一个品牌只能兼容一个价格区间与相应档次的市场, 不大可能高、中、低档通知。

3.2 品牌的企业识别。

很多品牌能通过产品的特色, 功能独有的外观与使用方法等产品属性来建立品牌的个性化识别, 但也有不少行业由于产品技术易于雷同, 品牌很难从产品与技术角度找到差异点。

品牌的企业识别中特制有的于树立个性, 提升品牌资产的有以下几个方面:

3.2.1 企业领袖。

企业领袖是品牌核心价值, 经营理念的人, 格式化象征。人比企业与品牌更具有生动化传播和吸引公众关注的特点。同时品牌主要是企业领袖经营理念与经管活动的成果。企业领袖是品牌的感性, 体现品牌价值观的高度浓缩, 所以企业领袖是品牌的重要识别。3.2.2企业理念与文化。海尔的案例告诉我们, 提炼出境界高远, 对消费者与公众具有的感染力的企业理念化, 并踏踏实实地按这些理念去行动, 同时生动化、积极主动, 持之以恒地宣传理念与文化, 是提升品牌资产的有力武器。3.2.3企业的人力资源。好产品, 好服务都是高素质的员工来提供的, 从企业优秀的人力资源角度构建的品牌识别, 往往会比直接说产品、服务如何好更有效。如用户利益至上的海尔售后服务人员使消费者对海尔感激万分, 万科的精英团队使公众对万科的前途充满信心。3.2.4品质理念, 制度与行为。从产品角度树立品质形象有时难以奏效, 因为品质雷同、复杂的技术细节很难有效地传达给消费者。聚焦于企业的品质理念, 制度与围绕品质而发生的动人故事, 就能营造出差异, 更易于生动化传播而使品牌的品质形象易广为知晓和不同。3.2.5消费者的需求与利益的关注人性化的产品与服务。仅仅让顾客满意是不够的, 要让顾客觉得被重视而感动。由于品牌说到底是要满足消费者的需求与期望。

3.3 品牌的气质识别。

品牌气质是消费者听到品牌后产生的一种心理感觉与审美体验, 与我们一个人的评价相类似。

就是这种看不见, 摸不着甚至难以言传的品牌气质往往会对品牌的促销力与品牌价值产生决定性的影响, 乃至左右一个品牌的生死。

品牌气质一般是由产品包装, VI导流, 海报, 口从, 报纸采访等平面广告的设计风格, 影视广告画面等所决定的。

3.4 品牌的地位识别。

有些时候, 消费者往往对某品牌的核心价值基本识别等品牌内涵不大了解, 但仍然认同这个品牌。

可见, 发展品牌在企业地位方面的识别, 塑造品牌的王者之相, 是提升品牌的捷径。

3.4.1 财力与资产规模的领先地位。

消费者很容易对财力巨大的企业的产品产生信任。3.4.2管理的先进性。联想、海尔不停地将自己公司的管理布置于多媒体, 使企业的产品照着增色。3.4.3技术的领先地位。索尼、HP靠技术领先的地位使品牌获得较高溢价与利润率。3.4.4细分市场的领先。其实还有很多素材如人力资源的优秀、营销网络的健全、财务的健康都能推动品牌的地位识别。

3.5 品牌的成长性设制。

如果企业现有的实力, 销售额、技术等还算不上领先, 企业拥有非常广阔的发展前景作为品牌的重要识别。

3.6 市场竞争的激烈迫使企业不断推陈出新,

新产品, 新技术不断涌现, 品牌如逆水行舟, 创新能力的不足一方面让人觉得品牌给消费者的利益比竞争品牌差, 更重要的是消费者会觉得品牌在走下坡路。

3.7 品牌与消费者的关系识别。

品牌的最高境界就是与消费者建立亲切、和谐, 友好的关系。这时品牌成为消费者的一个朋友、关心者、爱护者、顾问、笑的使者, 自我实现的代言人。一个品牌能与消费者建立起类似于朋友, 关心者、自我实现的代言人这样的关系, 就会获得很高的品牌忠诚度。

3.8 品牌的符号识别。

符号识别是品牌与竞争者形成区别的基础, 是品牌的一切信息 (消费者对品牌所有联想) 的承载体。

3.8.1 赋予品牌积极、生动的意义, 可使识别符号易于记忆与认同。

3.8.2妙用辅助形。不少企业标志设计得很成功, 但对周围标志的辅助形却重视不够。3.8.3有声商标的运用较少。消费者对这些有形商标记忆的深刻完全不亚于品牌名, 图形标志、字体等常见的符号识别, 因此企业要善用有声商标这一新型的符号识别。3.8.4善于立体化地运用各种符号识别。只要能成为品牌象征并有助于加深消费者对品牌认同的图形, 文字、声音都可以归属为品牌的符号识别。3.8.5品牌名的天然联想未能有效促进消费者对品牌的接受。品牌名的天然联想给人的一种美感并传达出品牌的好处是要创出大品牌的前提。

参考文献