基于深度学习的微信小程序图像识别系统  

WeChat Mini Programs Image Recognition System Based on Deep Learning

作　　者：覃琼花 张春燕[1] 徐百宁 QIN Qionghua;ZHANG Chunyan;XU Baining(Baise Vocational College,Baise Guangxi 533000,China)

机构地区：[1]百色职业学院,广西百色533000

出　　处：《信息与电脑》2024年第1期73-75,共3页Information & Computer

基　　金：2023年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“基于互联网+创业项目的微信小程序设计与研究”(项目编号:2023KY1522)。

摘　　要：为提高用户在移动端的图像识别体验,设计基于深度学习的微信小程序图像识别系统。该系统的总体架构包括微信小程序前端和后台服务器两部分。在微信小程序端,用户可通过相机拍摄或加载本地图片进行图像采集。在服务器端,经过图像预处理和基于深度学习的目标识别,识别结果再通过应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)传输回微信小程序进行展示。选择CIFAR-100数据集,设计并训练卷积神经网络用于目标识别,最终的测试结果证明了该系统的有效性。To improve the image recognition experience of users on mobile devices,design a WeChat mini program image recognition system based on deep learning The overall architecture of the system includes two parts:the WeChat mini program front-end and the back-end server.On the WeChat mini program,users can capture images through the camera or load local images.On the server side,after image preprocessing and target recognition based on deep learning,the recognition results are transmitted back to the WeChat mini program for display through the Application Programming Interface(API)interface.In this paper,CIFAR-10O data set is selected to design and train convolutional neural network for target recognition.The final test results proved the effectiveness of the system.

关 键 词：深度学习 卷积神经网络 微信小程序 图像识别 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]