摘要：近年来，人工智能领域飞速发展，各种AI技术深入到人们的日常生活之中，计算机视觉时代即将到来。作为计算机视觉时代的先驱产品，图像识别技术在日常生活中具有广泛的应用场景。各大科技公司基于深度学习及大规模图像训练相继推出了自己的OCR，ICR API服务给开发人员使用。为管理和使用这些API服务，帮助人们提高日常生活中的图像检索效率，因此，设计开发一个能够集成这些服务的图像识别系统是必要的。

本系统基于百度AI来实现识别服务，主要分为三大功能：人脸检测——可分析图像中人脸的年龄、颜值、表情等属性；图像识别——可分析图像中景物的种类，品牌信息等；文字识别——可提取图像中文字信息。其中图像识别根据识别场景的不同具体分为车型识别，地标识别，植物识别，菜品识别，货币识别六个模块，文字识别可分为身份证识别，银行卡识别等子模块，用户可通过Web端和微信小程序来使用。

利用百度在图像文字处理和识别的先进技术，本系统为人们的日常生活中对图片内容的检索和文字的识别运用提供了方便。此外，在图像识别的基础上，该系统实现了对图像文字识别数据的统计管理和文章记录的功能，且操作界面友好，实现了Web端和微信小程序端的数据库共享。

 

关键词：图像识别；文字识别；人脸检索；百度AI；SSM

 

目 录

摘 要

ABSTRACT

第一章  绪论-1

1.1 课题研究的背景和意义-1

1.2 课题研究现状-1

1.3 论文结构-2

第二章  系统相关技术分析-3

2.1 MVC模式-3

2.2 Bootstrap技术-4

2.3 jQuery技术-4

2.4 SSM框架-5

第三章  系统需求分析-6

3.1 项目需求概述-6

3.2 系统功能性需求分析-6

3.2.1 人脸检测模块-6

3.2.2 通用识别模块-7

3.2.3 文字识别模块-7

3.2.4 公共模块-7

3.3 系统非功能性需求分析-7

3.4 系统数据需求分析-9

第四章  系统总体设计-10

4.1 总体功能模块设计-10

4.2 系统逻辑架构设计-10

4.3 系统物理架构设计-11

4.4 系统流程设计-12

第五章 数据库设计-14

5.1 数据库整体设计-14

5.2 数据库表的设计-14

第六章  系统详细设计与实现-21

6.1 系统环境与结构-21

6.2 图像识别的实现-21

6.2.1 前端页面请求的实现-21

6.2.2 后端百度AI的实现-22

6.2.3 数据处理-23

6.2.4 页面演示与说明-24

6.3 用户管理模块的实现-27

6.3.1 前端页面请求的实现-28

6.3.2 后端功能的实现-28

6.3.3 页面演示与说明-28

6.4 登录模块的实现-29

6.4.1 前端页面请求的实现-29

6.4.2 后端功能的实现-30

6.4.3 页面演示与说明-31

第七章  系统测试-32

7.1 功能性测试-32

7.1.1 图像遮挡测试-32

7.1.2 图像倾斜测试-32

7.2 性能测试-34

7.2.1 性能测试工具简介-34

7.2.2 性能测试报告分析-34

第八章  总结与展望-36

8.1 总结-36

8.2 展望-36

参考文献-37

致  谢-38