UI设计的流程10个阶段

UI设计全流程解析
本文详细介绍UI设计从产品定位到分析报告的十个阶段,包括各阶段的目的、主要执行人员、需沟通人员、实现步骤及UI的主要职责。
一、产品定位与市场分析阶段

1、 目的(UI设计师应了解产品的市场定位、产品定义、客户群体、运行方式等。)
2、 主要执行人员(UI、UE、需求)
3、 需沟通人员(销售)
4、 实现步骤(会议讨论)
5、 UI主要职责:(定义用户群特征、定义最终用户群、定义产品方向)


二、用户研究与分析阶段

1、目的(UI设计师收集相关资料分析目标用户的使用特征、情感、习惯、心理、需求等,提出用户研究报告和可用性设计建议。这部分工作有团队配合完成。时间与项目需求允许的情况下,更可以制定实景用户分析)
2、主要执行人员(UI、UE、需求、技术)
3、需沟通人员(销售)
4、实现步骤(纸搞线稿、黑白稿、原型)
5、UI主要职责(收集相关资料分析目标用户的使用特征、情感、习惯、心理、需求等,提出用户研究报告和可用性设计建议。这部分工作有团队配合完成。时间与项目需求允许的情况下,更可以制定实景用户分析)


三、架构设计阶段

1、目的(这里涉及到比较多的界面交换与流程的设计,根据可用性分析结果制定交互方式、操作与跳转流程、结构、布局、信息和其他元素)
2、主要执行人员(UI、UE、需求部门)
3、需沟通人员(技术、销售)
4、实现步骤(UI进行风格设计出界面,和需求部门拿出定稿;UE对原型进行优化,整理出交互及用户体验方面意见,反馈给UI及需求部门;UID等待效果图,开始代码编制)
5、UI主要职责:(根据可以性分析结果制定交互方式、操作与跳转流程、结构、布局、信息和其他元素。界面设计、图标设计、风格设计)


四、原型设计阶段

1、目的(根据进度与成本,可以把原型控制在“手绘-图形-Flash-视频几个质量范围)
2、主要执行人员(UI、UE、需求部门)
3、需沟通人员(UID、技术)
4、实现步骤(设计规范;代码及程序开发)
5、UI主要职责:(对前面所以工作以设计方面的实施,根据进度与成本,可以把原型控制在“手绘-图形-Flash-视频几个质量范围,原型的本质更倾向与一个DEMO,它不需要有全部的功能,但要体现出设计对象的基本特性)


五、界面设计阶段

1、目的(根据原型设计阶段的界面原型,对界面原型进行视觉效果的处理)
2、主要执行人员(UI、UE、技术)
3、需沟通人员(UE、销售)
4、实现步骤
5、UI主要职责:(该阶段确定整个界面的色调、风格、界面、窗口、图标、皮肤的表现)


六、界面输出阶段

1、目的(配合好开发人员完成相关的界面结合)
2、主要执行人员(技术)
3、需沟通人员(UI、UE、需求部门、销售)
4、实现步骤
5、UI主要职责:(对界面设计阶段的最后结果配合技术部门实现界面设计的实际效果)


七、可用性测试阶段

1、目的(针对一致性测试;信息反馈测试;界面简洁性测试;界面美观度测试;用户动作性测试;行业标准测试)
2、主要执行人员(程序测试部门)
3、需沟通人员(UI、UE、程序、需求部门、销售)
4、实现步骤
5、UI主要职责:(负责原型的可用性测试,发现可用性问题并提出修改意见)


八、完成工作阶段

1、目的(对于前面七个阶段的设计工作进行细节调整)
2、主要执行人员(UI、UE)
3、需沟通人员(技术、销售)
4、实现步骤
5、UI主要职责:(可用性的循环研究、用户体验回馈、测试回馈、UI人员把可行性建议进行完善)


九、产品上线

1、目的(检验前面界面设计的成果是否符合市场及用户群体)
2、主要执行人员(销售)
3、需沟通人员
4、实现步骤
5、UI主要职责:(收集市场对于产品的用户体验,并记录诚文字说明)


十、分析报告及优化方案

1、目的(了解整个界面设计的优缺)
2、主要执行人员(UI、UE)
3、需沟通人员(技术、销售)
4、实现步骤
5、UI主要职责:(对于前九个阶段的界面设计进行详细系统的整理,为下一次界面设计提供有力的市场及专业论据)
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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