基于深度学习的智能图像转换系统
信息与通信工程学院
Intelligent Image Conversion System Based On Deep Learning
项目创意来历:
伴随着抖音,快手等娱乐工业的发展,出现了一大批图像美化,图像转换,图像趣味化的产品,用户对人脸识别,人脸美化,人脸趣味化的需求越来越高。虽然市面上已经有了形形色色的图像美化产品,但是现存的相关产品大多基于某一款app作为辅助功能出现,我们团队希望开发一款能够在线使用的,集合多种图像美化、趣味化功能的产品,方便更多受众使用,能够准确高效的实现图像的处理和美化。
项目意义:
本项目力图将app中琐碎的功能完善和集成到一个网页中,在一中轻量级的情况下进行图像的相关处理操作,将极大方便用户进行图像处理、智能识别面部、图片修补、亮度增强、磨皮美白、高斯均值滤波、中值滤波、图像美化、图像趣味化、图像转换等功能。本项目将精心设计前端网页,能够尽可能的考虑用户体验。
主要研究内容:
1、研究基本的深度学习原理,TensorFlow框架和卷积神经网络,基本的深度学习算法和框架,构建基本的图像识别处理模型,在现有基础上,分析结果曲线,并进行参数调优,进行模型的优化和相关图像识别功能的延伸。
2.基本的Web开发,使用HTML5开发基本的网页界面,使用CSS3进行界面的美化工作,使用AJAX,JavaScript语言完成界面的相关逻辑的构建;对常见数据库的使用,如mysql,oracle等;前端基本框架,Vue使用,构建一个完整的前后端项目。