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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