德国摄影专业留学哪所大学好 选UE是很好的选择！

　摄影是一门国际语言，有自己的独特规则和方式。它可以通过快门表达复杂的关系、讲故事、点燃情感。它影响我们思考和行动的方式，影响我们对世界的看法。它无处不在。可以想象，摄影作为一种媒介以及如何使用它，不仅在艺术实践中是不可或缺的，在广告和我职业中也是不可或缺的。

　 职业前景

　• 广告和杂志、公司通讯和活动的摄影师；

　• 摄影艺术家|图像我；

　• 艺术品买家|修图师；

　• 策划|自由摄影师。

　 为什么在UE学习

　UE被认为是这一课程的先驱。我们是最早建立摄影课程的德国私立大学之一。在学习期间，你将熟悉并尝试各种摄影体裁，如肖像、时装、艺术和纪实摄影。同时，你将能够根据自己的意愿来组织课程，并有机会选修其他课程，综合其他设计领域的影响。我们将监督您的个人发展过程，帮助您找准定位，发挥才能和优势，并帮助您开发自己的摄影特色。我们不仅会教你理论和实践知识，还将协助你进行跨学科项目，并在校内外举办展览。作为一名摄影专业的毕业生，你将学会如何在专业条件下将想法和情感转化为复杂的图像。

　 课程设置

　本课程分为几个部分：在基础课程中，我们将教你一些构图技巧，如灯光设计、构图本身、完整的模拟和数字工作流程，以及如何通过实验拍摄。与此同时，你将在理论课程中获得艺术、摄影、设计和**的历史和当代发展概况。在项目课程中，将加深你对各种类型的照片的了解。通过我们的一系列跨学科研讨会，讲习班和学习旅行，您将有机会从德国或国外UE的合作大学中学习摄影技能。在学士学位课程的最后一个学期，你将致力于寻找和定义你的个人目标。

　学历：文学学士

　学制：7学期

　开学时间：3月、9月

　国外学期：从第五学期开始作为实习的替代

　校区：柏林(英语和德语)，汉堡(德语)

　学分：210 ECTS

　语言：自由选择英文或德语授课

(由该院校提供)

　 学生作品

　无需言语记录故事 –本科学生 Lynn Theisen的摄影作品“HeadingSoutheast”

(由该院校提供)

　本科学生Maria Runarsdottir的摄影作品“Isabella”

(由该院校提供)

　Camilla Storgaard作品“Seeing is not believing”

(由该院校提供)

　 UE学生曾参与摄影作品

(由该院校提供)

　UE教授Matthias Leupold 拍摄纪录片 “Lighter than Orange”

　赢得多个国际奖项，Matthias让学生们参与整个项目中，成为项目的一部分。Matthias Leupold在贝鲁特工作室https://wwwberliner-zeitungde/politik-gesellschaft/beirut-bilder-aus-einer-stadt-voller-gegensaetze-li9782

　 本科录取要求

　• 高中毕业证；

　• 普通大学录取资格证(如高考成绩单/Alevel成绩)通过面试；

　• 具备良好的语言沟通能力(英语或德语)；

　• 国际高中文凭(例如：剑桥A Levels, IB, 加拿大高中文凭等)，具备升学条件。

　 硕士录取要求

　• 具备设计相关专业背景；

　• 通过德语或英语面试。

由于电子信息技术的发展，图像占据着人们的主要生活并且影响和改变着人们的生活方式，图像文化对当代社会产生了很大影响。首先，读图时代让越来越多的人用视觉来代替思想，靠感官来把握世界，从而拒绝思想和知识；

其次，视觉传达的影响力通过制造各种消费的影像与场所，迫使人们进行消费；再次，新时代出现的美的泛化与日常社会生活的审美化，对文学审美研究造成一定冲击。

扩展资料：

早期岩画可追溯到旧石器时代晚期，距今2至3万年左右，古人还没有系统的健全口述及语言文字时期，通过岩壁来记载每日狩猎的数目和种类，以及各种猎人狩猎时候的过程，用以这样的图像来传达信息。

直到现在，岩画上刻画着狩猎者使用的弓箭，石球，场面，都是来告诉我们当时的生活方式和状态，古人以图像的方式作为语言来传达情感和文化信息。

但是随着时间推移，我们逐渐由物质社会转化为多元化信息化主题时代，图像语言再一次成为我们不可缺少的语言之一，因为人们的生活节奏愈来愈快，文字式语言再也不是传达信息的唯一路径，而图像语言更加成为我们当今社会的主流。

传统的人机交互，主要通过键盘、鼠标、屏幕等方式进行，只追求便利和准确，无法理解和适应人的情绪或心境。而如果缺乏这种情感理解和表达能力，就很难指望计算机具有类似人一样的智能，也很难期望人机交互做到真正的和谐与自然。由于人类之间的沟通与交流是自然而富有感情的，因此，在人机交互的过程中，人们也很自然地期望计算机具有情感能力。情感计算（Affective Computting）就是要赋予计算机类似于人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力，最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互。 有关人类情感的深入研究，早在19世纪末就进行了。然而，除了科幻小说当中，过去极少有人将“感情”和无生命的机器联系在一起。只有到了现代，随着数字信息技术的发展，人们才开始设想让机器（计算机）也具备“感情”。从感知信号中提取情感特征，分析人的情感与各种感知信号的关联，是国际上近几年刚刚兴起的研究方向（图1）。

人的情绪与心境状态的变化总是伴随着某些生理特征或行为特征的起伏，它受到所处环境、文化背景、人的个性等一系列因素的影响。要让机器处理情感，我们首先必须探讨人与人之间的交互过程。那么人是如何表达情感，又如何精确地觉察到它们的呢？人们通过一系列的面部表情、肢体动作和语音来表达情感，又通过视觉、听觉、触觉来感知情感的变化。视觉察觉则主要通过面部表情、姿态来进行；语音、音乐则是主要的听觉途径；触觉则包括对爱抚、冲击、汗液分泌、心跳等现象的处理。

情感计算研究的重点就在于通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建感知、识别和理解人类情感的能力，并能针对用户的情感做出智能、灵敏、友好反应的个人计算系统，缩短人机之间的距离，营造真正和谐的人机环境（图2）。 在生活中，人们很难保持一种僵硬的脸部表情，通过脸部表情来体现情感是人们常用的较自然的表现方式，其情感表现区域主要包括嘴、脸颊、眼睛、眉毛和前额等。人在表达情感时，只稍许改变一下面部的局部特征（譬如皱一下眉毛），便能反映一种心态。在1972年，著名的学者Ekman提出了脸部情感的表达方法（脸部运动编码系统FACS）。通过不同编码和运动单元的组合，即可以在脸部形成复杂的表情变化，譬如幸福、愤怒、悲伤等。该成果已经被大多数研究人员所接受，并被应用在人脸表情的自动识别与合成（图3）。

随着计算机技术的飞速发展，为了满足通信的需要，人们进一步将人脸识别和合成的工作融入到通信编码中。最典型的便是MPEG4 V2视觉标准，其中定义了3个重要的参数集：人脸定义参数、人脸内插变换和人脸动画参数。表情参数中具体数值的大小代表人激动的程度，可以组合多种表情以模拟混合表情。

在目前的人脸表情处理技术中，多侧重于对三维图像的更加细致的描述和建模。通常采用复杂的纹理和较细致的图形变换算法，达到生动的情感表达效果。在此基础上，不同的算法形成了不同水平的应用系统（图4，图5） 人的姿态一般伴随着交互过程而发生变化，它们表达着一些信息。例如手势的加强通常反映一种强调的心态，身体某一部位不停地摆动，则通常具有情绪紧张的倾向。相对于语音和人脸表情变化来说，姿态变化的规律性较难获取，但由于人的姿态变化会使表述更加生动，因而人们依然对其表示了强烈的关注。

科学家针对肢体运动，专门设计了一系列运动和身体信息捕获设备，例如运动捕获仪、数据手套、智能座椅等。国外一些著名的大学和跨国公司，例如麻省理工学院、IBM等则在这些设备的基础上构筑了智能空间。同时也有人将智能座椅应用于汽车的驾座上，用于动态监测驾驶人员的情绪状态，并提出适时警告。意大利的一些科学家还通过一系列的姿态分析，对办公室的工作人员进行情感自动分析，设计出更舒适的办公环境。 在人类的交互过程中，语音是人们最直接的交流通道，人们通过语音能够明显地感受到对方的情绪变化，例如通过特殊的语气词、语调发生变化等等。在人们通电话时，虽然彼此看不到，但能从语气中感觉到对方的情绪变化。例如同样一句话“你真行”，在运用不同语气时，可以使之成为一句赞赏的话，也可以使之成为讽刺或妒忌的话。

目前，国际上对情感语音的研究主要侧重于情感的声学特征的分析这一方面。一般来说，语音中的情感特征往往通过语音韵律的变化表现出来。例如，当一个人发怒的时候，讲话的速率会变快，音量会变大，音调会变高等，同时一些音素特征（共振峰、声道截面函数等）也能反映情感的变化。中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室的专家们针对语言中的焦点现象，首先提出了情感焦点生成模型。这为语音合成中情感状态的自动预测提供了依据，结合高质量的声学模型，使得情感语音合成和识别率先达到了实际应用水平。 虽然人脸、姿态和语音等均能独立地表示一定的情感，但人在相互交流的过程中却总是通过上面信息的综合表现来进行的。所以，惟有实现多通道的人机界面，才是人与计算机最为自然的交互方式，它集自然语言、语音、手语、人脸、唇读、头势、体势等多种交流通道为一体，并对这些通道信息进行编码、压缩、集成和融合，集中处理图像、音频、视频、文本等多媒体信息。

目前，多模态技术本身也正在成为人机交互的研究热点，而情感计算融合多模态处理技术，则可以实现情感的多特征融合，能够有力地提高情感计算的研究深度，并促使出现高质量、更和谐的人机交互系统。

在多模态情感计算研究中，一个很重要的研究分支就是情感机器人和情感虚拟人的研究。美国麻省理工学院、日本东京科技大学、美国卡内基·梅隆大学均在此领域做出了较好的演示系统。目前中科院自动化所模式识别国家重点实验室已将情感处理融入到了他们已有的语音和人脸的多模态交互平台中，使其结合情感语音合成、人脸建模、视位模型等一系列前沿技术，构筑了栩栩如生的情感虚拟头像，并正在积极转向嵌入式平台和游戏平台等实际应用（图6）。 情感状态的识别和理解，则是赋予计算机理解情感并做出恰如其分反应的关键步骤。这个步骤通常包括从人的情感信息中提取用于识别的特征，例如从一张笑脸中辨别出眉毛等，接着让计算机学习这些特征以便日后能够准确地识别其情感。

为了使计算机更好地完成情感识别任务，科学家已经对人类的情感状态进行了合理而清晰的分类，提出了几类基本情感。目前，在情感识别和理解的方法上运用了模式识别、人工智能、语音和图像技术的大量研究成果。例如：在情感语音的声学分析的基础上，运用线性统计方法和神经网络模型，实现了基于语音的情感识别原型；通过对面部运动区域进行编码，采用HMM等不同模型，建立了面部情感特征的识别方法；通过对人姿态和运动的分析，探索肢体运动的情感类别等等。

不过，受到情感信息的捕获技术的影响，并缺乏大规模的情感数据资源，有关多特征融合的情感理解模型的研究还有待深入。随着未来的技术进展，还将提出更有效的机器学习机制。 情感计算与智能交互技术试图在人和计算机之间建立精确的自然交互方式，将会是计算技术向人类社会全面渗透的重要手段。未来随着技术的不断突破，情感计算的应用势在必行，其对未来日常生活的影响将是方方面面的，目前我们可以预见的有：

情感计算将有效地改变过去计算机呆板的交互服务，提高人机交互的亲切性和准确性。一个拥有情感能力的计算机，能够对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们便于理解自己和他人的情感世界。

它还能帮助我们增加使用设备的安全性（例如当采用此类技术的系统探测到司机精力不集中时可以及时改变车的状态和反应）、使经验人性化、使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化，并从我们身上收集反馈信息。例如，一个研究项目在汽车中用电脑来测量驾车者感受到的压力水平，以帮助解决所谓驾驶者的“道路狂暴症”问题。

情感计算和相关研究还能够给涉及电子商务领域的企业带来实惠。已经有研究显示，不同的图像可以唤起人类不同的情感。例如，蛇、蜘蛛和枪的能引起恐惧，而有大量美元现金和金块的则可以使人产生非常强烈的积极反应。如果购物网站和股票交易网站在设计时研究和考虑这些因素的意义，将对客流量的上升产生非常积极的影响。

在信息家电和智能仪器中，增加自动感知人们的情绪状态的功能，可以提供更好的服务。

在信息检索应用中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。

在远程教育平台中，情感计算技术的应用能增加教学效果。

利用多模式的情感交互技术，可以构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景等等。

情感计算还能应用在机器人、智能玩具、游戏等相关产业中，以构筑更加拟人化的风格和更加逼真的场景。 由于缺乏较大规模的情感数据资源，情感计算的发展受到一定的限制，而且多局限在语音、身体语言等具体而零散的研究领域，仅仅依靠这些还难以准确地推断和生成一个人的情感状态，并进行有效的情感交互。目前，科学家们正在积极地探索多特征融合的情感计算理论模型。很多人认为，今后几年情感计算将在这些方面需要取得突破：

更加细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模。

多模态的情感识别、理解和表达（图像、语音、生理特征等）。

自然场景对生理和行为特征的影响。

更加适用的机器学习算法。

海量的情感数据资源库。 不久前，为了推动我国在这一领域的研究，探讨情感计算和智能交互技术的发展动态与趋势，促进我国科研人员在此领域的交流与合作，中国科学院自动化研究所、中国自动化学会、中国计算机学会、中国图象图形学会、中国中文信息学会、国家自然科学基金委员会和国家863计划计算机软硬件技术主题作为主办单位，在北京主办了第一届中国情感计算与智能交互学术会议。

事实证明，情感计算的概念尽管诞生不久，但已受到学术界和产业界的高度重视，相关领域的研究和应用正方兴未艾，国家自然科学基金委也将其列入重点项目的指南中。值得注意的是，近几年来，与情感计算有密切关系的普适计算和可穿戴式计算机的研究也已获得了蓬勃发展，并同样得到了国家的大力支持。这为情感信息的实时获取提供了极大的便利条件，也为情感计算在国内的发展提供了更好的发展平台。

运动心理学和临床心理学中有一种表象的信息加工模型又称为“心理图像模型”（mental imagery model）。心理图像模型是指，人在进行运动和行为时，会在大脑中产生一种心理图像，这种心理图像可以影响人的动作执行和运动表现。心理图像模型认为，心理图像是一种“表象性”的信息加工过程，即人通过内部表象来处理和控制运动和行为。

心理图像模型包括以下几个方面的内容：

意向阶段：人在进行运动或行为之前，会产生一种意向或意图，即想要做某件事情的意愿。

意向转换阶段：意向转换阶段是指，人将意向转换为具体的动作计划，并在心理上形成一种动作表象或心理图像。

模拟执行阶段：模拟执行阶段是指，人在心理上模拟和预演自己要进行的动作，包括动作的速度、力度、节奏和姿势等方面的表现。

动作执行阶段：动作执行阶段是指，人将心理图像转化为具体的动作表现，完成实际的运动或行为。

心理图像模型在运动和行为的表现和控制方面发挥着重要的作用，对于运动训练、临床康复和运动技能的提高都有一定的参考价值。

具体操作步骤如下：

直接保存表情包：

1点击表情在聊天界面点击表情。

2点击加号点击加号。

3点击加号进入之后再点击加号。4选择上传选择点击上传。

将保存到表情包：

1、打开我们的微信，找到想要变成表情包的，点击进行保存；

2、保存之后，在聊天界面中找到自己的表情包界面，点击界面中的+去进行添加；

3、在选择添加的界面中，再次点击其中的+进入到手机相册中；

4、在相册中就可以看到想要添加为表情包的，点击就可以加入到表情包功能中。