系统设计
视觉识别系统设计是最外在、最直接、最具有传播力和感染力的设计。该设计是将企业标志的基本要素，以强力方针及管理系统有效地展开，形成企业固有的视觉形象，透过视觉符号设计出经营者的理念、精神，有效地推广企业及其产品的知名度和形象。视觉识别系统设计将企业识别的基本精神充分地体现出来，使企业产品名牌化，同时对推进产品进入市场进行促进。该系统设计通过视觉表现企业的经营理念和精神文化，形成独特的企业形象。
系统作用
视觉识别系统是将企业识别系统中最具传播力和感染力的部分体现出来而被大众接受，运用系统、统一的视觉符号系统，使受众实现对企业或产品品牌形象的快速识别与认知，在企业对外宣传和企业识别上能产生最有效、最直接的作用。
视觉识别系统通过标志、标准色、专用字体等"基础规范"及办公事务、宣传识别、户外环境系统等"应用规范"对整体品牌的识别度和统一完整的视觉形象，打造现代化、国际性品牌的作用
计算机视觉是一门研究如何让机器“看见”的科学。进一步说，是指用摄像机和计算机代替人眼对物体进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，然后用计算机处理出更适合人眼观察的图像或传输到仪器上进行检测。
计算机视觉作为一门科学学科，研究相关的理论和技术，试图建立一个能够从图像或多维数据中获取‘信息’的人工智能系统，这里的信息指的是香农定义的信息，可以用来帮助做“决策”。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何让人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
作为一门工程学科，计算机视觉寻求建立一个基于相关理论和模型的计算机视觉系统。这种系统的组成部分包括：
程序控制(例如工业机器人和无人驾驶汽车)、事件监控(例如图像监控)、信息组织(如图像数据库和图像序列的索引)、对象和环境建模(如工业检测、医学图像分析和拓扑建模)、交感互动(例如用于人机互动的输入设备)、
计算机视觉也可以看作是生物视觉的补充，在生物视觉领域，研究了人类和各种动物的视觉，从而建立了这些视觉系统在感知信息过程中所使用的物理模型。另一方面，在计算机视觉中，通过软件和硬件实现的人工智能系统已经得到了研究和描述。生物视觉和计算机视觉之间的跨学科交流给彼此带来了巨大的价值。
计算机视觉包括以下几个分支：图像重建、事件监控、目标跟踪、目标识别、机器学习、索引、图像恢复等。
计算机视觉不仅是一个工程领域，也是科学中一个具有挑战性的重要研究领域。计算机视觉是一门综合性学科，吸引了各个学科的研究人员对其进行研究。包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学和认知科学。
视觉是各种应用领域中的各种智能/自主系统的组成部分，例如制造、检测、文档分析、医疗诊断和军事。由于其重要性，一些先进国家，如美国，已将计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基础问题，即所谓的大挑战。计算机视觉的挑战是为计算机和机器人开发与人类相当的视觉能力，视觉需要图像信号、纹理和颜色建模、几何处理和推理以及对象建模。一个合格的视觉系统应该紧密集成所有这些过程，作为一门学科，计算机视觉开始于20世纪60年代初，但计算机视觉基础研究的许多重要进展是在80年代取得的。现在，计算机视觉已经成为一门不同于人工智能、图像处理、模式识别等相关领域的成熟学科，计算机视觉与人类视觉密切相关，正确理解人类视觉将对计算机视觉的研究非常有益。为此，我们将首先介绍人类视觉。
