视觉传达个人简历模板

2024-05-03

视觉传达个人简历模板（精选6篇）

篇1：视觉传达个人简历模板

，给各位求职者在写简历时参考。姓名：大学生个人简历网年龄： 24 婚姻状况：未婚民族：汉族身高： 172 cm 求职意向人才类型：在校学生应聘职位：平面设计师求职类型：实习可到职日期：随时月薪要求： 1～4499元希望工作地区：广州，广州，广州工作经历飞艺品牌设计起止年月：-08 ～ -02 公司性质：民营企业所属行业：广告/媒体担任职位：平面设计工作描述：这是与同朋友自己开的工作室，主要是负责设计VI，画册等相关内容，积累的一定的经验。离职原因：因为课程比较紧，忙不过来就主动退出广州百励摄影起止年月：2014-05 ～ 2014-06 公司性质：私营企业所属行业：影视/媒体/艺术担任职位：修图工作描述：主要是负责修图毕业院校：仲恺农业工程学院最高学历：本科获得学位: 学士毕业日期： 2016-06 专业一：视觉传达起始年月终止年月学校（机构）所学专业获得证书证书编号 -06 2013-08 天琥教育视觉传达语言能力外语：英语较差粤语水平：一般其它外语能力：国语水平：良好工作能力及其他专长（本文由大学生个人简历网小篇为大家收集）有一定的创意和想法，精通Photoshop、CorelDRAW，IIIustrator、Indesign、等平面设计软件个人自传具有较全面的基础理论知识，熟悉本专业技术，具有良好的学习能力和实践能力。热情随和，具有进取精神和团队精神，有较强的动手能力。适应力强，善于提高自己，适应工作的需要。待人真诚、积极上进、乐观豁达，有强烈的责任感。

篇2：视觉传达个人简历模板

姓名：罗丹

身高：160cmcm

毕业院校：西南大学

专业类别：艺术

个人网站：

联系电话：***

性别：女

体重：50kg

毕业年份：2008年

专业名称：视觉传达

通讯地址：南明区绿苑小区

电子邮件：7078746@qq.com

年龄：24岁

婚姻状况：未婚

最高学历：本科

工作年限：一年--两年

户口所在地：贵阳市

qq号码：7078746

求职意向岗位：平面设计师、企划部工作及陈列师

求职意向：平面设计师、企划部工作及陈列师

从事此行业两年多，专业技能熟练。教育经历

最高学历：本科

专业名称：视觉传达

毕业院校：西南大学

毕业时间：2008

工作经历：

2009年6月至2009年12月纺织服装服饰

2007年11月至2009年2月纺织服装服饰

2007年4月至2007年9月重庆渝高广告有限公司

培训经历

专业技能：两年设计工作经验，具有深厚的美术基础，较强的设计功底，具有整体性运作企业品牌视觉传达的能力和经验，在设计上有独特的见解和主张，创意出色，善于接受新事物，思维活跃，有创新精神；敏锐的流行时尚感知，与色彩应用。具有良好的沟通协调能力、高度的责任感和团队精神。

自我评价

篇3：视觉传达个人简历模板

罐装生产线上, 随传送带运动至罐装工位的偏心桶, 其加注口在桶面上的分布是随机的, 罐装设备无法实现对桶口的自动定位。因此国内外多采用半自动人工的方式使灌注装置与偏心口对准, 这样大大降低了生产率。特别是罐装渗透力较强的有毒液体, 也对工人的健康造成极大的伤害[1]。

针对上述问题, 课题组开发了一种全自动罐装系统, 不仅解决了生产效率低的问题, 也避免了工人与剧毒液体的长时间接触。

1 图像采集系统

图像采集卡是采集系统的关键, 在采集过程中起到一个中间介质的作用。它将摄像机所传入的模拟信号经过一系列转换处理, 最终成为所需要的数字信号并发给计算机[2]。本系统所用的采集卡型号是CG210图像采集卡。图1是采集到的一组偏心桶加注口的原始图像。

2 图像预处理

采集系统获取的原始图像, 不可避免地会受到噪声的干扰, 目标和背景的分界会比较模糊, 这样的图像不能在识别中被直接使用[3,4]。因此需要在图像使用前进行图像增强和去噪处理。比较常用的图像增强技术就是阈值分割, 即我们常说的二值化处理。所谓阈值分割就是对目标和背景处于不同灰度范围的图像, 按照灰度级, 对像素集合进行划分, 这样的划分是通过对灰度级阈值的选取来实现的。阈值分割可以极大地压缩数据量, 简化处理过程和运算量, 是图像识别前必要的预处理过程。常用的平滑噪声的方法是中值滤波, 它对椒盐噪声的去除非常有效, 并且能够很好地保护图像的边缘信息。中值滤波的原理是将一点的像素值用该点一个邻域中各点像素值的中值代替, 让周围的像素值接近真实值, 从而消除孤立的噪声点[5]。处理结果见图2。图2 (a) 为偏心桶加注口的原始图像, 为增强对比度, 背景设为黑色的试验台。从原始图像可以看出, 未经处理的图像存在噪声, 背景与目标的分界不清晰。图2 (b) 为阈值分割后的图像, 结果是一个黑白分明的二值图像。图2 (c) 是中值滤波后的图像, 从处理结果可以看出, 图像噪声基本消除, 目标和背景分界清晰, 效果基本符合要求。

3 改进相关系数法进行模板匹配

所谓模板匹配[6], 就是在一帧图像内寻找与目标模板最像的位置, 只要把全图的所有子区域和目标模板比较一下, 找到与目标模板最像的区域就是我们要找的目标位置了。如何衡量区域和目标模板的相似性呢?这就需用到二者之间的相关系数。所谓相关系数, 就是衡量二者相似程度的一个物理量。在实际应用中, 最常用的是去均值相关系数

它的原理是通过计算两个向量的夹角来判断它们之间的相似程度。如果两个向量的夹角为0°, 即r=1, 说明他们完全相似;如果夹角为90°, 即r=0, 它们完全不相似;如果夹角为180°, 即r=-1, 则它们完全相反。假设模板是一个m×n的图像, 就可以看成是一个m×n维的向量, 每一维是一个像素点的灰度值。然后把每个向量同图像中的每个子区域进行比较, 找到相关系数最大的子区域, 就是目标位置了。

但是按上述相关系数进行模板匹配, 一帧800×800的图像寻找一个30×30的目标仍需要几秒钟的时间, 不能达到实时匹配的要求, 本文在原有相关系数的基础上加以改进, 简化公式运算, 应用积分图像等加速方法, 得到改进相关系数:

通过改进, 算法的速度提高了很多, 每帧运算时间在0.1 s以内, 但还是达不到实时的标准。那就需要在搜索策略和模板大小上进行考虑。常规搜素都是逐行搜索, 图像中每个子区域都计算一遍, 实际上目标只在一个很小的区域出现, 很多地方不必计算, 所以在搜索时, 以上一帧的目标中心为起点, 通过梯度下降的方法进行目标搜索, 值得注意的是, 偏心桶在传送带上的运动幅度较大, 要采用图像金字塔的方法进行搜索。这种方法可以使算法的速度提高到0.03 s以内。在模板大小的选取上, 模板太小, 紧贴目标轮廓, 目标变化太敏感, 容易丢失;模板太大, 包含太多背景, 算法反应不够灵敏, 因此模板比例最好选1/3~1/2。

通过模板匹配, 在Lab VIEW中实现编程, 进行边缘检测, 能快速获取边缘像素点的坐标 (Xi, Yi) 。

4 最小二乘法进行偏心桶加注口的圆拟合

所谓最小二乘法就是让采样点和拟合曲线的距离总和最小, 即误差平方和最小。使采样点拟合的曲线和真实曲线达到基本重合。本文要拟合的是偏心桶加注口的圆拟合, 所要拟合的采样点在模板匹配中已经得到。现在我们简单介绍最小二乘法拟合圆的公式推导。

圆的曲线方程为

圆曲线方程的一般形式为

由式 (1) 、式 (2) 的对应关系得:

要想求出圆心坐标 (A, B) , 只需求出参数a、b、c。

分别求出之前采集到的一组像素点 (Xi, Yi) , i∈ (1, 2, …, n) 到圆心的距离di:

边缘像素点到圆心的距离与半径的平方差为

令T (a, b, c) =Σδ2i, 要想拟合曲线, 令T (a, b, c) 最小, T (a, b, c) 的极大值为无穷, 只存在大于等于0的极小值, 将T (a, b, c) 分别对a, b, c求偏导数, 令偏导数等于0, 就能求出极小值。最终求出参数a、b、c。从而求出拟合圆的圆心坐标 (A, B) 以及拟合圆半径R。最小二乘法拟合圆曲线的过程通过MATLAB可以实现。具体过程不进行赘述。表1是偏心桶不同位置加注口所拟合出的圆心坐标。

5 结论

本文提出了一种改进相关系数的模板匹配方法, 再通过最小二乘法进行圆的拟合, 求出偏心桶加注口圆心坐标。这种方法与传统Hough变换相比, 有效地节省了计算机内存, 最主要的是计算量小, 运行速度快。该系统在整个运行过程中无需人工参与, 定位精度0.159mm, 该系统的运行时间约为0.117s。满足工业要求。

摘要：采用改进模板匹配和最小二乘法对偏心桶加注口进行视觉定位。首先通过阈值分割和中值滤波对桶口图像进行预处理, 然后通过改进的相关系数法进行模板匹配, 获得要识别区域, 减小运算量。最后通过最小二乘法得到偏心桶加注口的圆心坐标。实验结果表明, 该方法的精度能达到工业要求, 相比传统Hough变换, 实现了检测的实时性。

关键词：偏心桶加注口,阈值分割,中值滤波,模板匹配,最小二乘法

参考文献

[1]Barnea D J, Silverman H E.A class of algorithm for fast digital imagine registration[J].IEEE Trans, Computers, 1972, February, C21:179-186.

[2]安静.偏心灌口视觉识别与灌口位置控制研究[D].长春:长春工业大学, 2007.

[3]夏德深.现代图像处理技术及应用[M].南京:东南大学出版社, 1997.

[4]章毓晋.图像理解与计算技术视觉[M].北京:清华大学出版社, 2000.

[5]Castleman.Digital Image Processing[M].北京:电子工业出版社, 2002.

篇4：视觉传达个人简历模板

关键词：机器视觉；模板匹配；系统开发

模板匹配是指：在机器识别图像的过程中，需要把同一传感器在不同时间和不同成像条件下对同一事物得到的两幅或几幅事物的图片在空间上对准，或者根据已知图像到另一幅图像中寻找相应的模式。此过程可以进行图像的特点性质分析，如果利用在不同时间对同一景物拍摄的两幅图片，经过系统处理后，找出其中特征有了变化的像素点，就可以分析图像中哪些部分发生了变化，而利用放在一定距离处的两只工业相机对同一物体拍摄的两幅图片，找出相应点后可算出物体离开照相机的距离，即物体的深度信息。

基于图像特征信息的匹配算法设计：基于图像特征的匹配算法是根据图像的特点创造两幅图片之间的特征点的空间对应关系，从而求得带匹配图片与标准模板图片间的变换参数，图像匹配前，最重要是提取图像中的明显特征，图像特征可以是：曲面高点，也可以是图像中的点，线，面等。

匹配算法的具体步骤如下：

（1）从模板图片【图（1-1）】和待匹配图片【图（1-2）】中提取它们共有的显著特征；（2）匹配从两幅图片中提取的相似特征点；（3）根据匹配特征计算几何变换参数；（4）图像二次采样，即根据第（3）步中计算出的几何变换参数，对即将要匹配的的图像进行重新采样，从而使得待匹配图像【图（1-2）】和模板图像【图（1-1）】实现空间位置上的一一对应；

基于图像特征信息的匹配算法，经常被用于两幅待配准图片相关性不是很大的场景，这种算法不需要对图像的所有灰度点进行处理，只需要考虑图像提取出的显著特征点，因而减小了图片匹配过程中的计算量，提高了图像匹配的速度。

从图1-3可以看出：待检测图片和模板图片进行匹配后，能够将两幅图片的最大相似图片完美的显示在软件系统中，从而能够提取出两幅图片相同的部分。

总结：本系统通过对模板匹配算法的研究分析，研发出了模板匹配软件系统，并依据本软件系统对图像进行测试，最终得以实现，该系统能够找出两幅图像的相同部分，使其避免人工操作。

参考文献：

篇5：视觉传达个人简历自我评价

愿意吃苦受累，通过自己富有激情、积极主动的努力实现自身价值。作风优良、待人诚恳，人际关系良好，处事冷静稳健，能合理地统筹安排生活中的事务。具备较强的逻辑思维和判断能力，对事情认真负责，有很强的责任心和团队意识；自信、乐观，具有一定的创新意识和创造能力。

视觉传达个人简历自我评价二

本人从小酷爱艺术，接受了比较专业的美术教育。以诚待人，有社会责任感，对时尚有敏锐的感知能力。通过大学四年的苦读，我吸取了丰富的专业知识并锻炼了自己的能力。

在本专业方面能认真钻研，勤学思辨，对包装设计，CI设计及广告，摄影有浓厚兴趣，尽管相对于课本有许离经背道，但收获颇丰。并且在实践中发觉自己可以在新的工作环境中很快的学习新内容，能融入到公司的工作氛围中，做事认真，细致，有耐心，以最有效的方式去完成自己的工作内容。

本人性格开朗、为人诚恳，思维活跃，易于沟通，具有较好的团队意识。希望能通过自己的努力成为一个优秀的设计师。喜欢设计喜欢在生活中寻找创意因为设计让我着迷让我微笑虽然没有丰富的社会经验但希望我能有缘加盟贵公司展现我对艺术的热爱并希望自己有这样一段经历。

视觉传达个人简历自我评价三

我是一名应届毕业生，来自XXX的地方，就读于XXX师范大学，农村生活铸就了我淳朴、诚实、善良的性格，培养了我不怕困难挫折，不服输的奋斗精神。通过大学四年的学习，我在本专业的学习中具备了扎实的专业知识以及较强的动手能力。广泛地学习计算机软、硬件方面的知识，能熟练地运用平面制作photoshop，coreldraw，dreamweaver，等软件，对flash，Illustrator，Freehand有部分了解。

过去的几年大学学习生活中，我对自己的要求是：专业知识要专、知识面要广、而且还应具有较强的实践能力。为此，我除了刻苦地学习专业知识外，还广泛学习英语、计算机、文学等来拓宽自己的知识面，并且多次利用假期进行社会实践和实习，努力把自己培养成社会所需要的复合型人才。

积极的大学生活中，曾担任学生会部长一职，组织了一些活动（如摄影展，化妆舞会等），具有比较强的组织能力。我知道将来的社会，合作与竞争同样重要，因此我在工作学习中也有意识地加强自己的团队意识。在与同学的一次次团结协作中，我学会了如何将自己融入到集体中去，并发挥出更大的能量。

对一个刚步入社会的大学生来说，能进入一个具有浓郁的人情味、合理健全的竞争机制和富有深度文化底蕴的企业单位，无疑是一个良好的开端。如蒙错爱，我将与全体员工一道，以自己全部的学识，不懈的努力，全身心地投入，为部门或公司的发展与辉煌尽自己的绵薄之力。