本研究以「形狀辨識」的角度來探討交通運輸場站標誌圖像之設計，目的為透過歸納分析方式瞭解交通運輸場站標誌圖像設計之「單元語意圖像」、「設計類目」與「形狀辨識模式組合」。本研究以五個階段的調查進行：第一階段為「交通運輸場站標誌圖像種類與功能調查」、第二階段為「標誌圖像之表現內容調查」、第三階段「標誌圖像設計類目建立與調查」、第四階段為「形狀辨識理論對標誌圖像設計識認性影響調查」、第五階段為「交通運輸場站標誌圖像辨識混淆調查」。研究結果發現：

1.交通運輸場站的不同標誌圖像功能，以說明性標誌佔最多數；組成標誌圖像的單元語意圖像數量，最少為一個單位，最多至九個單位，其中四個單位以內所組成的標誌圖像共佔94.12％，顯示標誌圖像依不同的設計需求所運用的造型均能符合「簡潔」的設計原則來傳遞訊息。
2.從捷運台北車站、台鐵台北火車站、國道客運公路系統收集之標誌圖像，以內容分析法進行方式進行單元語意圖像歸類，發展出「物件」、「情境」、「功能」、「動作」、「場域」等五大設計類目；識別性標誌之設計類目組合最常以單用【場域類目】作為表現方式；方向性標誌最常以單用【物件類目】作為表現方式；說明性標誌最常以【物件類目＋動作類目】組合作為表現方式；警告性標誌最常以【情境類目＋功能類目＋動作類目】作為表現方式。
3.「設計類目」與「形狀辨識模式」交互運用來看：辨識「物件類目」多數採取「特徵匹配」模式進行；「情境類目」採取「特徵匹配」；「功能類目」採取「模板匹配」；「動作類目」採取「原型匹配」；「場域類目」採取「模板匹配」。辨識「識別性標誌」時的「形狀辨識模式組合」，以單純運用【模板匹配】的佔最多數；辨識「方向性標誌」時，以採取【原型匹配＋特徵匹配】組合運用佔最多數；辨識「說明性標誌」時，以採取【原型匹配＋特徵匹配】組合運用佔最多數；辨識「警告性標誌」時，以採取【模板匹配＋原型匹配＋特徵匹配】組合運用佔最多數。
4.高辨識率標誌圖像之「設計類目組合」與「形狀辨識模式組合」的排名，與現有交通運輸場站標誌圖像之「設計類目組合」與「形狀辨識模式組合」的排名呈現相同結果。

本研究對標誌圖像之單元語意圖像的構成組合發現，將可以「設計類目組合」作為後續設計發想時之參考。標誌圖像的形狀辨識模式運用觀點，可幫助建立標誌圖像研究辨識的模式類型，並在後續標誌圖像研究中，可進一步探究及加以運用，希冀能夠增加圖像研究和設計的有效性。

This study discusses the design of pictograms in transportation sites from the theory of pattern recognition, with the goal to understand the “graphical element”, “design categories”, and “pattern recognition model combinations” of pictogram designs in transportation sites through inductive analysis. The study took place based on an investigation including five different stages: stage 1: the investigation on types and functions of pictograms in transportation sites; stage 2: the investigation on the contents expressed by pictograms; stage 3: the establishment and investigation on pictogram design categories; stage 4: the investigation on the effect of pattern recognition theory on the recognition of pictogram designs; and stage 5: the investigation on recognition confusion of pictograms in transportation sites through the method of “confusion matrix”. The following were found from the results of the research:

1.The functions of the different pictograms in transportation sites are mostly information signs. A minimum of one unit and a maximum of nine units of graphical elements form a pictogram, amongst which pictograms formed by four or less graphical units, occupied 94.12% of the entire pictogram set, indicating that pictogram styles formed according to different design requirements are able to comply with the “concise” design principle to pass the message around.

2.The graphical elements of the pictograms collected from MRT Taipei Main Station, Taiwan Railway Taipei Main Station, and the National Freeway Coach System were sorted by means of content analysis method where five major design categories: “Articles”, “Situation”, “Function”, “Action”, and “Site” were developed. The combinations of design categories for identification signs are most often expressed by means of a single “site category”; direction signs are most often expressed by means of a single “article category”; information signs are mostly expressed by means of the combination of “Article + Action” categories; and warning signs are mostly expressed by means of “Situation + Function + Action” categories.

3.As for the interactive use between design categories and pattern recognition models: the recognition of “article categories” is often processed by means of “feature matching” model; the recognition of “situation categories” processed by means of “feature matching”; “function category” by means of “template matching”; “action category” by means of “prototype matching”; and “site category” by means of “template matching”. The majority of pattern recognition model combination for the recognition of information signs is generally the use of simple “template matching”; for the recognition of direction signs the combination of “prototype matching + feature matching” is most often used; the combination of "prototype matching + feature matching” is most often used for the recognition of information signs; and the combination of “template matching + prototype matching + feature matching” is most often used for the recognition of warning signs.

4.The degrees of recognition for “design category combination” and “pattern recognition model combination” in the pictograms with enjoying high user recognition rate that appear to have similar results in rank and combinations with the "design category combination” and “pattern recognition model combination” in the pictograms currently and commonly used in transportation sites.

This study discovers that the formation and combination of graphical elements in a pictogram could use design category combinations as references for the future design thoughts. The use of pattern recognition models in a pictogram could help build model categories in the research for the recognition of pictograms, and could be discussed in more details and used in the future pictogram researches, in an attempt to increase the efficiency of the study and design of pictograms.

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