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文檔簡介
湖南商務職業(yè)技術學院畢業(yè)設計
目錄
1引言............................................................................................................................1
1.1項目背景......................................................................................................1
1.2開發(fā)環(huán)境與工具..........................................................................................1
1.2.1Python簡介..........................................................................................1
1.2.2Tensorflow簡介..................................................................................2
1.2.3Jypyternotebook簡介......................................................................2
1.2.4Python第三方庫簡介..........................................................................2
2需求分析....................................................................................................................3
2.1可行性需求分析..........................................................................................3
2.2數(shù)據(jù)集采集功能分析..................................................................................3
2.3關鍵技術分析..............................................................................................4
2.3.1AlexNet模型與傳統(tǒng)的圖畫分類........................................................4
2.3.2卷積神經網(wǎng)絡原理...............................................................................4
2.3.3Web框架技術(Flask/Django)........................................................4
3數(shù)據(jù)采集....................................................................................................................5
3.1數(shù)據(jù)集獲取分析..........................................................................................5
3.2數(shù)據(jù)集需求分析..........................................................................................7
3.3編程實現(xiàn)......................................................................................................7
4數(shù)據(jù)集處理................................................................................................................8
4.1數(shù)據(jù)預處理..................................................................................................8
4.2數(shù)據(jù)增強......................................................................................................9
4.3切分訓練集和測試集................................................................................10
5模型構建及評估分析..............................................................................................10
5.1模型構建....................................................................................................10
5.1.1模型網(wǎng)絡結構.....................................................................................10
5.1.2創(chuàng)建模型.............................................................................................11
I
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5.2模型編譯....................................................................................................13
5.2.1優(yōu)化器設置.........................................................................................13
5.2.2損失函數(shù)設置.....................................................................................13
5.3模型訓練與調優(yōu)........................................................................................13
5.3.1模型訓練設置.....................................................................................13
5.3.2學習率調優(yōu).........................................................................................13
5.3.3batch_size設置................................................................................15
5.4系統(tǒng)部署....................................................................................................15
5.4.1基于python和Android的系統(tǒng)設計實現(xiàn).......................................15
5.4.2圖片識別功能.....................................................................................16
5.4.3信息展示功能.....................................................................................16
6小結..........................................................................................................................18
參考資料.........................................................................................................................20
II
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基于深度學習AlexNet模型的藝術畫風格識別方法設計
1引言
一個圖畫作品主要是由內容和風格組成,對于內容相同的圖畫、不同圖畫
風格的作者會使得最后作品的感觸也不盡相同。近幾年隨著AI和深度學習的
發(fā)展,我們可以使用神經網(wǎng)絡提取作品的圖畫風格、使之融合到我們自己的作
品上。
1.1項目背景
據(jù)網(wǎng)絡統(tǒng)計顯示、社交軟件WeChat每一個月的使用用戶已達到10億之
多。如何讓自己在上面的發(fā)送出去的圖片更有特色,它成為一個值得我們去思
考探討的課題。隨著技術的提升、由深度學習所引發(fā)的AI熱潮,已經開始越
來越廣泛地影響到社會中的各層各面,例如人臉識別、在線翻譯等。在這其中
AI和圖像的風格碰在一起產生了火花。在深度學習和藝術中引起了關注,也降
低了人們創(chuàng)作作品的難度。
一個圖像的內容在人們看來是一目了然的,但是圖畫中卻是完全不同的。
我們雖然可以輕易的描述出圖畫的內容,但是對于圖畫的風格我們只能粗略的
道出其中的冰山一角。圖像的氣概發(fā)展至今、已經出現(xiàn)了各種各樣的派系。
圖畫在計算機看來中就是一個個像素點、圖畫的內容和氣概的信息就蘊藏在這
些由一個個像素點組成的矩陣中。
1.2開發(fā)環(huán)境與工具
1.2.1Python簡介
Python是由GuidoRossum于1989年誕生。
2005-2012年,Google大量應用python,引起廣泛關注,促進了python
的發(fā)展。
2012年云計算興起,其中最主要的OpenStack框架由python開發(fā),使得
python火了一把。2014年AI興起,AI中大量關鍵算法都是由python開發(fā),
因為python中含有很好的第三方庫特別適合做算法,加上入門低、開發(fā)效率
高,這樣又進一步促使python的火爆。
2017年python走進大眾視野(指非IT人士),走進學科教育。
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如今已經發(fā)展成一門廣泛使用的高級編程語言。它可應用于網(wǎng)絡爬蟲、機
器學習、數(shù)據(jù)分析和可視化等多種領域。它的特點是開源(免費)、豐富的
庫、簡單易學、支持跨平臺而且可移植性強。
1.2.2Tensorflow簡介
作為數(shù)據(jù)可視化的產品,與數(shù)據(jù)庫相連接,呈現(xiàn)波動的數(shù)據(jù)變化,更加直
覺的進行數(shù)據(jù)分析和可視化呈現(xiàn)。它實現(xiàn)數(shù)據(jù)與圖形的完滿嫁接,它的程序很
容易動手,各公司可以用它將較多的數(shù)據(jù)拖放至數(shù)字“畫表”上,瞬間就能創(chuàng)
建好各種圖表。這一軟件的理念是,每一個界面的數(shù)據(jù)越容易操作,公司對自
己在所在業(yè)務范圍里的工作到底是正確還是錯誤,就能了解得越滲透。
1.2.3Jypyternotebook簡介
它是一種Web應用,它能使得用戶將文本、方程、代碼和其他所有的內
容全部組合到一個方便分享的文件中,非常方便研究和教學。在初始的python
與ipython中,打印顯示在單獨的彈窗中進行,而文字以及各種函數(shù)和類底
本包含在獨立的文件中。但是它能將這一切集中到一點,讓用戶看起來跟明
了。
它特別適合做數(shù)據(jù)的預處理,而且用途可以包括數(shù)據(jù)清洗和探索、深度
學習和大數(shù)據(jù)的分析。
安裝它,最簡單的方法就是使用anaconda,其版本附帶并包含了它。
1.2.4Python第三方庫簡介
最和睦的網(wǎng)絡爬蟲功能庫requests,是實現(xiàn)的簡單易用的HTTP庫,使用
起來比其他的庫更簡便很多,Python的三方庫在使用之前要先進行安裝。
正則表達式re解析和處理功能庫,里面包含了多種字符串匹配的方法。
作為HTML和XML的解析庫,BeautifulSoup可以對HTML、XML格式進行
刨析,從中提取信息;還可以對所提供的任何式子進行相關的數(shù)據(jù)爬取,而且
對它進行無規(guī)則解析。
NumPy庫是Python數(shù)據(jù)分析的基礎,是處理數(shù)組的Python庫,NumPy庫
的數(shù)據(jù)結構比Python自帶的更加高效。
pandas庫數(shù)據(jù)分析并保存為csv文件,python數(shù)據(jù)分析高層次應用庫,
還可以進行數(shù)據(jù)清洗。
matplotlib繪圖庫,主要是偏向于二維繪圖包括折線圖、條形圖、扇形
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圖、散點圖、直方圖等等。
pyecharts:繪圖。
statsmodels:統(tǒng)計建模。
wordcloud、scipy、jieba:生成中文詞云的。
pylab:設置畫圖能顯示中文。
2需求分析
2.1可行性需求分析
1.技術可行性
Python編程語言通俗易懂、是一種動態(tài)的面對對象的腳本語言。這讓它對
于爬蟲領域有著巨大的優(yōu)勢,是當前爬蟲的首選語言。本項目便是利用python
采集數(shù)據(jù),通過python第三方庫進行數(shù)據(jù)分析、與數(shù)據(jù)可視化的展示。
Tableau是一款對人操作十分友好的軟件,利用它對數(shù)據(jù)可視化進行展示和分
析也十分便捷。
2.項目可行性
隨著計算機技術圖像處理方向的不斷發(fā)展和推廣,古代壁畫圖像也向著數(shù)
字化時代邁進,如何去使用這些巨量數(shù)字資源是一個有待解決的問題,嚴重的
需求就是確定探究對象。對圖畫進行篩選與分開,方便更直觀快速有效地從數(shù)
字圖畫庫中搜羅目標圖像,以便對圖像進行有秩序地管理和維護。與傳統(tǒng)的特
點的提取方式有一定的效果,但需要豐富的學習知識,同時它獲取到的特征會
存在表達不充分和缺乏能力的問題。因此需要將卷積神經網(wǎng)絡用于圖畫分類,
借鑒經典的神經網(wǎng)絡構造,通過所具有的多向擴展特點的網(wǎng)絡模型來實現(xiàn)圖畫
圖像的有效分類。
2.2數(shù)據(jù)集采集功能分析
傳統(tǒng)的畫像的分類模型框架包括特征的提取、特征的編碼、特征的匯聚和
分類器4部分。這個時期特征提取原理是上是人工進行設計,所以特征的提取
的好壞會直接影響到分類后模型的性能。為解決圖畫圖像特征的提取各種各樣
的問題,將卷積神經網(wǎng)絡使用到圖像的分類,然后借鑒經典的卷積網(wǎng)alexnet
的網(wǎng)絡結構,從主體上考慮壁畫數(shù)據(jù)的量和網(wǎng)絡結構對其影響的各種因素。
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2.3關鍵技術分析
2.3.1AlexNet模型與傳統(tǒng)的圖畫分類
模型的結構如圖片2-1所示;
圖2-1AlexNet模型展示圖2-2Alexnet模型
AlexNet是首個成功展示卷積神經網(wǎng)絡的潛力的模型,網(wǎng)絡結構如圖2-2
Alexnet模型所示,size是卷積核和池化核大小與數(shù)目,stride表示為步長,
drop—outrate是輸出的概率,class是各個類別的個數(shù)。由圖可以看出,
AlexNet網(wǎng)絡是由5個卷積層與3個全連接層相互組織而成,并且采用的是雙通
道的結構,因為這有限于當時的局限條件,Krizhevsky等人采用僅兩臺的gpu
服務器并行來繼續(xù)模型訓練速度。從中看到,從最后的卷積層到全連接層的大
小或數(shù)量并沒有減半,主要由于考慮到參數(shù)大部分集中在全連接層。
2.3.2卷積神經網(wǎng)絡原理
可視化起源于圖形學、計算機的圖形學、科學、AI以及用戶的界面等領
域,也是當前計算機科學的一個重點研究的方向,它使用計算機對較多的信息
進行直接的表示,以便于快速檢索信息和簡單識別的能力。
數(shù)據(jù)可視化是項目中十分重要的一環(huán),主要通過計算機圖形圖像技術手段
展現(xiàn)出數(shù)據(jù)的基本特征或者隱含規(guī)律,它將復雜的數(shù)據(jù)轉化為更容易的方式傳
遞給受眾,并給人意想不到的洞察力,所以建立數(shù)據(jù)可視化確實可以使分析的
數(shù)據(jù)任務更清晰、更容易理解,特別是對于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。
2.3.3Web框架技術(Flask/Django)
可視化技術起源于圖形學、計算機圖形學、科學可視化、人工智能以及用
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戶界面等領域,也是當前計算機科學的一個重要研究方向,它利用計算機對抽
象信息進行直觀的表示,以利于快速檢索信息和怎強認知能力。
數(shù)據(jù)可視化是項目中十分重要的一環(huán),主要通過計算機圖形圖像技術手段
展現(xiàn)出數(shù)據(jù)的基本特征或者隱含規(guī)律,它將復雜的數(shù)據(jù)轉化為更容易的方式傳
遞給受眾,并給人意想不到的洞察力,所以建立數(shù)據(jù)可視化確實可以使分析的
數(shù)據(jù)任務更清晰、更容易理解,特別是對于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。
3數(shù)據(jù)采集
3.1數(shù)據(jù)集獲取分析
如圖3-1數(shù)據(jù)集訓練及篩選流程所示;
首先,提取壁畫圖像一層的邊緣等邊緣特征;之后采用結構不同的多通道
網(wǎng)絡對提取的一層特征進行二層的深層籠統(tǒng),得到兩個通道的特征;
最后,融合兩個通道的特征,一塊構建損失的函數(shù)得到篩選的結果,從而
提高模型的韌性和特征表達能力。
圖3-1數(shù)據(jù)集訓練及篩選流程
所需的數(shù)據(jù)來自于《中國敦煌壁畫全集》與《中國絲綢之路的墓室壁畫》
畫冊中的掃描版,時間上至漢代,下至清代,從地域上跨越東部、中部與西
部,覆蓋了不同朝代與不同地區(qū)的壁畫題材。
收集到的不同形態(tài)圖片如圖3-2所示,不同朝代的圖片如圖3-3所示,同
地域圖片如圖3-4所示;
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圖3-2不同形態(tài)的圖片
圖3-3不同朝代的圖片
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圖3-4不同地域圖片
3.2數(shù)據(jù)集需求分析
針對單網(wǎng)絡可能對圖像的特點學習不夠充分,結合寬度的影響條件,以經
典alexnet模型為基礎,將網(wǎng)絡拓展到兩個通道充分提取圖畫特征,提出了一
種結合特征結合思想的網(wǎng)絡模型用于傳統(tǒng)圖畫圖像的快速篩選分離。
圖3-5網(wǎng)絡拓展流程
如圖3-5所示為網(wǎng)絡拓展流程。
3.3編程實現(xiàn)
導入所需庫,如3-6所示;
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圖3-6導入所需庫頁面
設置請求頭,偽裝成瀏覽器訪問服務器,定義position_data存放所有數(shù)
據(jù),用于最后數(shù)據(jù)保存循環(huán)網(wǎng)頁。
4數(shù)據(jù)集處理
數(shù)據(jù)的清洗是指發(fā)現(xiàn)并修改數(shù)據(jù)文本中可辨別的錯誤的最后一個運行程
序,包括檢查數(shù)據(jù)相同性,處理不相關值和缺失的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)的質量評審重要方法還包括數(shù)據(jù)的預處理,數(shù)據(jù)處理是實現(xiàn)所有數(shù)據(jù)
序列化的必要過程,是檢查數(shù)據(jù)的重要環(huán)節(jié),也是實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享的重要步驟。
對天氣的預報、圖書的存放、超級市場、馬路鐵路、航天、工農業(yè)、軍方
的事務,數(shù)據(jù)的預處理深入其中,人類的發(fā)展從古至今都離開不了數(shù)據(jù)的處
理,現(xiàn)代的社會,人們生活與數(shù)據(jù)處理聯(lián)系越來越密切,離開了數(shù)據(jù)處理將無
法生存。
沒有了數(shù)據(jù)處理,股票市場、銀行、鐵路局、天氣預報都將無法正常進
行。
4.1數(shù)據(jù)預處理
通過對收集的傳統(tǒng)圖畫藝術圖畫進行研究,將數(shù)據(jù)集的分類設定為佛、
薩、祥、世俗、弟子、動植物和建筑等藝術形象。對采集到的數(shù)據(jù)進行縮小放
大、亮度改變、降噪和旋轉等數(shù)據(jù)集加強算法來進行擴展。
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圖4-1圖畫分類數(shù)據(jù)集示例
4.2數(shù)據(jù)增強
為了分析卷積層數(shù)和全連接層數(shù)對圖像圖像特征表達的影響,選擇的學習
率為0.000l的Aclam優(yōu)化器用于模型的訓練,每個實驗均運行一萬步,并
且目標的優(yōu)化函數(shù)、參數(shù)更新方式都是一樣的。在雙通道特征提取層Conv.33
結構的基礎上,各選擇2,3,4層全連接層進行對比實驗。圖4-2是運行時
間對比。圖4-2是在不同全連接層模型準確率隨迭代變化的曲線。
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圖4-2不同全連接層準確率迭代曲線
4.3切分訓練集和測試集
二進制:保存爬取的圖片、動態(tài)頻、音頻等不同式子的數(shù)據(jù)。
這里我用to_csv()方法保存清洗后的數(shù)據(jù),文件名為data,index=false
輸出不顯示索引值,編碼方式為gbk,如圖4-3所示。
圖4-3數(shù)據(jù)存儲頁面
5模型構建及評估分析
5.1模型構建
5.1.1模型網(wǎng)絡結構
導入相關庫,使用pandas加載源數(shù)據(jù),如圖5-1所示。
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圖5-1數(shù)據(jù)準備頁面
5.1.2創(chuàng)建模型
圖5-2比較結果
與結合預設計的經典的模型相比,準確度大概有1%-5%的提升,如圖5-3
顯示。主要是因為模型并未在這樣的數(shù)據(jù)集上進行預處理,而是直接從圖畫自
身開始訓練模型,提取的特征更接近壁畫圖像特點,說明自然圖畫與融合了人
的客觀設計思想的壁畫圖像在特點提取方面有一定的差距。
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圖5-3與結合處理的模型相比
與一些改過的神經模型相比,準確度均有大約5%的提高,如圖5-4顯示。
說明模型的設計的網(wǎng)絡層可以學習到更加豐富的特征,同時不同的積核的使用
也豐富了網(wǎng)絡的表現(xiàn)能力。
圖5-4與改過的神經模型相比
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5.2模型編譯
5.2.1優(yōu)化器設置
隨機梯度:基本是通過梯度的下降法,使得網(wǎng)絡的參數(shù)不斷擴散到全部
(或者局部)min值,但是由于網(wǎng)絡層太多,需要通過反向的傳播算法,把誤
差層層地從輸出傳播到輸入,更新網(wǎng)絡參數(shù)。由于方向是函數(shù)值變大的最快的
方向,因此負梯度方向則是函數(shù)變小的最快的方向。沿著負梯度方向一步一步
變化,便能快速地到函數(shù)min值。實現(xiàn)SGD優(yōu)化算法,帶動量優(yōu)化算法,帶動
量SGD優(yōu)化算法,并且可擁有多項。
5.2.2損失函數(shù)設置
圖5-5數(shù)據(jù)展示頁面
如圖5-5,平均絕對誤差,即計算預測值與真實值的差的絕對值,衡量預
測值與真實值之間距離的平均誤差幅度,范圍為0到無窮大。
5.3模型訓練與調優(yōu)
5.3.1模型訓練設置
數(shù)據(jù)、損失函數(shù)、模型、迭代訓練。這五個步驟中數(shù)據(jù)和損失函數(shù)是沒法
改變的,而在迭代訓練的過程中模型的一些參數(shù)和優(yōu)化器中的一些緩存是會變
的,需要保留這些信息,另外還需要保留次數(shù)和學習率。
5.3.2學習率調優(yōu)
梯度更新公式:θ=θ?η??θJ(θ);
根據(jù)上述公式,如果學習率較大,那么參數(shù)的更新度就會很快,可以加快
網(wǎng)絡的速度,但如果學習率過大,可能會導致參數(shù)在最優(yōu)解附近變化,代價函
數(shù)難以改變,甚至可能會錯過最優(yōu)解,導致參數(shù)向錯誤的方向,代價函數(shù)不僅
不收斂反而可能爆炸(如圖5-6(a)所示)。如果學習率較小,網(wǎng)絡可能不
會錯過最優(yōu)點,但是網(wǎng)絡學習速度變慢。同時,如果學習率小,則很可能會陷
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入局部最優(yōu)點(如圖5-6(b)所示)。
因此,找到合適的學習率,才能使代價函數(shù)以較快的速度逼近全局最優(yōu)
解。
圖5-6不同學習率下的梯度更新
在不同的學習階段指定的學習率,在每段內學習率相同。該過程可為:
boundaries=[100,200]#指定學習率改變的邊界點為100和200;
values=[1.0,0.5,0.1]#指定不同區(qū)間下的學習率大小;
learning_rate=1.0;
學習率成指數(shù)衰減,每次將當前學習率乘以給定的衰減率得到下一個學習
率。指數(shù)衰減的為:new_learning_rate=last_learning_rate*gamma;
每次將當前學習率乘以給定的衰減率的自然指數(shù)得到下一個學習率。其公
式表達為new_learning_rate=learning_rate*?―???????????;學習率按照
指定的輪數(shù)間隔進行衰減,該過程learning_rate=0.5#學習率初始,
step_size每訓練30個epoch進行一次衰減。
gamma=0.1#衰減率;
learning_rate=0.5ifepoch<30
learning_rate=0.05if30<=epoch<60
learning_rate=0.005if60<=epoch<90;
學習率按特定間隔進行衰減,與間隔衰減的區(qū)別在于:間隔衰減的epoch
間隔是單一且固定的,而多間隔衰減中的epoch間隔是預先指定的多間隔。該
過程為:
learning_rate=0.5#學習率初始值
milestones=[30,50]#指定輪數(shù)間隔
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gamma=0.1#衰減率
learning_rate=0.5ifepoch<30
learning_rate=0.05if30<=epoch<50
learning_rate=0.005if50<=epoch;
當loss停止下降時,降低學習率。其思想是:一旦模型表現(xiàn)不再提升,
將學習率降低2-10倍對模型的訓練往往有益。此外,每降低一次學習率后,
將會進入一個冷靜期。在冷靜期內不會監(jiān)控loss變化也不會進行衰減。當冷
靜期結束后,會繼續(xù)監(jiān)控loss的上升或下降。
5.3.3batch_size設置
在訓練中通常會將batch_size設置較大,從而使得GPU或者CPU滿載運
行,提高訓練的速度。并且會使梯度下降的方向更加準確。并且不使用較小的
batch_size,如果batch_size為1時,因為每一個樣本都具有自己獨特的特
征,會對梯度的計算產生波動,即模型的收斂是不利的。梯度的方差表示為:
1
Var(g)=Var(∑?,))
??=1?(????
公式解讀:D(cx)=c^2D(x);
m即BATCH_SIZE設置大小,即增大BATCH_SIZE的大小可以使得梯度方差
的大小減小。直接使梯度更加準確。
但在測試中:我們通常會將batch_size設置為1,主要是因為一些將數(shù)據(jù)
統(tǒng)一的操作來使其可以放到一個batch中(例如:cv領域中的將圖像調整大小
致相同,NLP領域中Bert模型也會將token長度的向同一個batch中最大的長
度對齊),這樣就會帶來一個問題,模型效果的降低,所以在測試時:為了盡
可能的表現(xiàn)模型的能力,將其設置batch_size為1。
5.4系統(tǒng)部署
5.4.1基于python和Android的系統(tǒng)設計實現(xiàn)
在Python中開發(fā)基于Android的APP相對來說比較便捷,需要調用
Python的APP開發(fā)庫kivy。
使用kivy庫開發(fā)APP的時候,可使用kv描述文檔與各模塊的參數(shù)和動作
來進行更加簡潔的APP開發(fā)。
獲取圖片分別有兩種方式,一種可以通過文件選擇器然后在設備內存中獲
取,另外一種方法就是通過調用攝像頭拍照獲取。通過文件選擇器在設備內存
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中獲取圖片,用到了kivy庫中的FileChooser模塊。
使用該模塊的FileChooserIconView子模塊,可以小視圖的方式瀏覽文件
夾。然后當用戶選擇文件時,獲取改文件的完整路徑,后臺可從該路徑讀取圖
片數(shù)據(jù)。
調用攝像頭拍照,用到了kivy庫中的核心模塊Camera,使用這個模塊即
直接調用攝像頭,然后通過獲取截圖攝像頭內的畫面,以達到拍照的效果。
5.4.2圖片識別功能
所有該功能進行訪問本地文件,將數(shù)據(jù)輸入已訓練好的模型獲取輸出結
果。這一步的需要用到TensorFlow庫import_meta_graph函數(shù),通過meta文
件加載已訓練好的模型結構和參數(shù)。然后使用TensorFlow中的
get_default_graph獲取已加載的模型。獲取到模型之后,還要獲取輸入節(jié)點
和輸出節(jié)點,需要通過get_tensor_by_name來獲取節(jié)點,直至獲取到對應的
節(jié)點,就可傳入數(shù)據(jù)并進行預測和輸出。結果如圖5-7所示。
圖5-7識別圖片結果對比
5.4.3信息展示功能
將預測的結果處理后展示在信息顯示界面。識別圖片功能預測輸出的是獨
熱編碼,而信息展示功能第一個讀取num_name.npy文件獲取保存的字典格式信
息(字典中,獨熱編碼作為鍵,與獨熱編碼對應的圖像名稱作為值),再通過預
測獨熱編碼在字典獲取其對應的圖像名稱,然后讀取info.npy文件獲取鍵值分
別為圖像名稱與圖像介紹信息的字典格式信息,然后在字典中通過圖像名稱獲
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湖南商務職業(yè)技術學院畢業(yè)設計
取對應的圖像介紹信息。結果如圖5-8所示。
圖5-8信息展示界面
實際應用時,為保證結果能更好的滿足用戶需求,需要在實際應用時做一
些額外的處理以擴大預測的結果集。首先將用戶需要識別的圖片copy為100
份,再將100份數(shù)據(jù)使用已訓練好的模型進行識別預測,然后統(tǒng)計其識別結果
中每種結果出現(xiàn)的頻率,取頻率出現(xiàn)最高的五種結果,最后將結果和其對應的
圖像展示在信息顯示界面,其流程如圖5-9所示;實驗結果如圖5-10所示。
圖5-9用戶輸入到結果展示處理過程
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