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基于人工智能的商品图像识别与分类的研究任务书

 2020-02-18 15:27:49  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

随着服装电子商务的蓬勃发展,网络上的服装图像数据量急剧增长,“拍照购”“找同款”等应用必须对用户提供的商品图片进行分类,寻找快捷有效的服装图像分类和检索方法是一个有意义的课题。本课题考虑到人们购物与市场的需求,通过对图像数据进行学习,实现商品图像特征的提取,以提高推荐及广告的效果。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

  1. 调研,了解学习python语言,了解市场商品图片分类识别要求,明确研究内容、技术路线,完成开题报告。

    阅读的参考文献不少于15篇(其中近五年外文文献不少于3篇)。

  2. 学习人工神经网络及深度学习;
  3. 研究设计图像分类的算法,分析比较;
  4. 设计实现图像分类的程序;
  5. 完成商品分类程序的测试;
  6. 翻译不少于5000汉字(或20000英文印刷符)的与课题相关的英文资料。

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    3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

    1~3周:调研,完成开题报告。

    4~5周:熟悉基本python编程语言和编程基本技能。

    6~7周:了解人工神经网络与深度学习的相关知识。

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    4. 主要参考文献

    1. datta r, joshi d, li j, et al. image retrieval: influences, and trends of the new age[j]. acm computing surveys(csur), 2008, 40(2): 5-6.
    2. 董俊杰.基于hog和svm的服装图像检索系统的设计与实现[d] .中山大学,2014。

    3. 王颖,张玲.基于sift特征的服装图像检索[j] .计算机工程与应用,2012, 48(si);36-48。

    4. 卢兴敬.基于内容的服装图像检索研究及实现[d].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2008。

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