【《基于BS架构的图像识别集成系统设计》25000字（论文）】

[32]，该网络结构如图6.20所示：图STYLEREF1\s6.SEQ图\*ARABIC\s120生成器网络结构（4）实现1.获取数据集本文所使用的数据集来自于kaggle的维基艺术数据集。由于系统实现的算法为对肖像画的自动生成，所以在这里不需要下载所有的文件，只需下载相应的portrait文件夹即可。2.数据预处理将原始图像的尺寸调整为所需的64x64尺寸，同时仅将数据缩放到[-1,1]的范围而不做其他处理；3.构建网络模型4.模型训练初始化网络模型并开始对其进行训练。模型将BatchSize设置为128,使用LeakyReLU作为激活函数;使用Adam优化器进行超参数调优;使用MSEloss作为损失函数。（5）实现结果 生成出的人物肖像画如图6.21所示：图STYLEREF1\s6.SEQ图\*ARABIC\s121人物肖像画系统测试在系统设计的过程中，为了保证系统能够保质保量的送到用户手中，系统的测试是必不可少的。软件测试可以帮助降低软件失效的几率，实现能够满足客户实际需求的软件功能。系统测试环境可视化系统测试环境：（1）操作系统：Windows11，Ubuntu18.04（2）服务器：Tomcat（3）数据库：MYSQL（4）开发环境：VisualCode、IntelliJIDEA2021（5）客户端浏览器：Edge、Firefox、Chrome网络服务接口与图像识别算法测试环境：（1）操作系统：Windows11（2）开发环境：PyCharm2021、Postman测试方案在对系统进行测试时，存在着多种测试方法，以下便是对其中两种主流测试方法的介绍：白盒测试又称结构测试或逻辑控制测试，是针对被测单元内部组件的性能测试。这是一种穷举测试路径的方法，但即使每一条路径都经过检验，仍然会出现错误。在实际应用中，白盒测试需要花费大量时间和精力才能完成，这就要求开发人员能够高效地执行白盒测试。而黑盒测试是彻底的输入测试。通过分析输入数据以确定程序问题，并提出相应的修复建议。然而，这种分析方法也有一定局限性：不能发现任何与输入无关的异常,只能确定程序是否出错或错误类型。本文研发的图像识别集成系统在进行系统测试时，主要采用以黑盒测试为主，白盒测试为辅的测试方案。其中黑盒测试方法主要包括对用户操作权限的管理；对数据库访问行为的检查；以及对应用程序执行效率的判断等方面的内容。在测试过程中，根据需求规范对系统接口和功能进行了全面的测试，以查看系统功能是否能够正常工作，及时检测系统中的故障或问题，并引入纠正和补充。系统测试内容为了设计和实现系统，系统将进行以下测试：（1）可视化测试本部分主要是为了确保界面能够正常显示，页面样式和整体布局能够符合用户的习惯。（2）功能性测试本部分主要是判断该系统能否正常工作，能否达到使用者的要求。（3）适合性测试本部分主要是测试系统能否在不同的操作系统和不同的内核环境下正常工作。系统测试用例和结果根据上面介绍的系统测试环境和测试内容，本系统的测试结果如下：（1）功能测试 由于本文篇幅有限，以下仅列出主要功能模块的测试用例：通用部分模块测试用例，如表6.3所示：表STYLEREF1\s6.SEQ表\*ARABIC\s13通用模块测试用例测试项测试目的操作和数据测试结果改进登录保证用户的合法登录使用正确的用户名和密码以及错误的用户名和密码分别登录系统只有用户名与密码都正确输入时，才能成功登录系统登录界面的美化系统管理部分模块测试用例，如表6.4所示：表STYLEREF1\s6.SEQ表\*ARABIC\s14系统管理模块测试用例测试项测试目的操作和数据测试结果改进用户管理验证具有不同角色的管理员对系统的操作管理员添加、修改、删除各种系统管理项只有超级管理能够对所有管理项进行操作无产品管理验证管理员对产品信息的管理流程管理员对产品的增删查改当添加产品的具体描述时，所输入的文字信息过长，导致页面无法完全显示修改可视化页面，在输入描述时，加入文本框滚动效果表STYLEREF1\s6.SEQ表\*ARABIC\s14(续表)系统管理模块测试用例测试项测试目的操作和数据测试结果改进文档管理验证管理员对文档信息的管理流程管理员对文档的增删查改当添加文档的章节时，需要输入文档ID，不方便管理员操作修改可视化页面，大部分添加章节时，读取数据库的文档信息，并以选择项的形式展示文档名称，供管理员选择用户系统部分模块测试用例，如表6.5所示：表STYLEREF1\s6.SEQ表\*ARABIC\s15用户系统模块测试用例测试项测试目的操作和数据测试结果改进文章管理验证用户对文章的管理流程用户对文章的增删查改流程与需求规格说明书相符无文档阅览保证用户能舒适阅读文档资料选择不同文档及不同文档的章节界面较为舒适，布局较为美观，总体适宜用户在线阅读无产品浏览确保用户能够对产品有清楚的了解，并使其对产品能够简单的使用选择不同的产品，对产品进行API调用，或者使用功能演示对产品功能进行简单的尝试产品使用较为简单，展示结果与预期无二给可视化页面添加更多过渡动画，提升用户体验感（2）可视化与适应性测试1.操作系统适应性操作系统适应性测试主要考虑系统在不同操作系统下可以保证其有效运行。测试结果表明系统在多种操作系统下仍然可以正常稳定的运行。测试用例如表6.6所示：表STYLEREF1\s6.SEQ表\*ARABIC\s16操作系统适应性测试用例操作系统名称测试内容操作结果结论windows11在firefox浏览器访问系统网页1.登录系统

2.系统管理操作

3.用户系统操作页面显示正常测试成功ubuntu18.04在firefox浏览器访问系统网页1.登录系统

2.系统管理操作

3.用户系统操作页面显示正常测试成功2.浏览器适应性浏览器适应性测试主要考虑系统在不同浏览器内核环境下可以保证其有效运行。测试表明可视化界面在多种浏览器内核环境下仍能正常展示，测试用例如表6.7所示：表STYLEREF1\s6.SEQ表\*ARABIC\s17浏览器适应性测试用例浏览器名称测试内容操作结果结论firefox浏览器访问系统网页1.登录系统

2.系统管理操作

3.用户系统操作页面显示正常测试成功chrome浏览器访问系统网页1.登录系统

2.系统管理操作

3.用户系统操作页面显示正常测试成功edge浏览器访问系统网页1.登录系统

2.系统管理操作

3.用户系统操作页面显示正常测试成功系统测试结果分析本文从不同的角度出发，通过设计多种测试用例对系统进行了测试，从而达到了对系统基本流程的验证，页面显示用户体验较好，多种功能兼容，符合兼容性要求，基本满足用户需求的系统设计本章小结本章在前面三章的基础上，对系统中各个主要功能模块的实现进行了具体的阐述。同时展示了部分模块的可视化界面。最后利用测试用例对系统进行了详细的测试，得到了与预期基本一致的结果。总结与展望总结随着网络信息技术的发展，在线学习模式已经成为一种普遍趋势，成为传统课堂教学的重要补充。计算机视觉与在线学习系统的结合将使学习模式具有更广阔的发展前景，能够满足社会需求，促进我国教育的全面发展。在项目的早期阶段，通过对网络论坛的调查，深入研究了计算机视觉领域初学者的实际需求，详细描述了项目的需求，确定了系统实施的最终目标，对关键功能模块进行建模，并以B/S结构为基本模型，使用MySQL、OSS存储数据，并与Java、Python、Javascript等计算机编程语言连接，完成一套适合计算机爱好者的图像识别集成系统，让他们能够随时随地实现自学，乃至达到终身学习的目的。在整个项目的实施过程中，本文所做的具体工作如下：（1）首先，分析与计算机视觉相关的现有在线学习系统。然后全面分析了计算机视觉爱好者的需求，分析了整个在线学习系统的总体架构，并将系统按层次结构划分为多个部分。（2）在传统MVC的基础上，采用B/S架构，对层次结构进行优化，并将前后端分离技术与多种数据库技术相结合。本文设计的集成图像识别系统的特点主要体现在：（1）系统结构简单，用户启动操作非常容易，维护相对简单。（2）它具有良好的可移植性，可以在Windows和Linux上实现。（3）采用浏览器/服务器结构作为基本模式，以降低学习成本。本文的创新之处在于：（1）内容：克服传统课堂教学的局限性，创造积极、协作、开放的在线学习模式不仅具有形象生动、资源丰富的优势，而且具有双向交流和双向沟通的优势。不受时间和空间限制的优异性能。（2）技术方面：基于用户体验设计用户界面，分离前端和后端，使用flask框架实现算法功能接口，提高系统可扩展性。通过层层分析和深入调查提出的问题，基本实现了既定的设计目标，图像识别集成系统的大部分功能已经完成。展望在本文中，我们学习并使用了多种学习框架来是实现图像识别集成系统。使用构建Web系统的方法，可以将图像识别算法模型封装成函数并构建成产品模块，在Web上进行可视化展示，并允许其他人通过函数接口进行访问。深度学习是图像识别领域的一种新方法。近年来，新方法不断涌现，并在现有方法的基础上进行了改进。此方法需要大量的数据信息，并且需要大量的图像来正确学习模型。在模型设计中，不同类型的层可提高模型的性能。如今，深度学习的巨大潜力正在从合理的结构逐步提高到多个级别。我们希望将深度学习、可视化界面以及在线学习系统三者相结合，使深度学习更易于被实验和创建，让图像识别结果显示的更为直观，从而促进计算机视觉的发展。本系统已完成基本功能，经过进一步改进后，用户可以通过调用算法函数API或使用相应的SDK来实现自己的应用程序，例如口罩识别和手写识别等。不需要从0开始编写复杂而与困难的代码。我们希望随着科技的不断发展，图像能够被更准确的识别，在线学习模式能够被不断地改善，以至于让人们的学习生活更为轻松。最后，我们希望本系统的发布能够降低计算机视觉新手的学习难度，提高他们的学习兴趣。

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