计算机科学与技术专业本科毕业设计任务书

任务书编号：CS2024-05

学生姓名：张三

学号：2021050101

专业：计算机科学与技术

指导教师：李四

职称：副教授

设计题目：基于深度学习的图像识别系统开发

设计时间：2024年3月1日至2024年6月30日

一、设计任务及要求

1.设计任务

本设计任务旨在开发一个基于深度学习的图像识别系统，该系统能够识别和分类多种类型的图像，如动物、植物、日常物品等。系统应具备以下功能：

图像预处理：包括图像的缩放、旋转、裁剪等操作。

特征提取：利用深度学习模型提取图像特征。

图像分类：根据提取的特征对图像进行分类。

用户界面：设计一个简洁的用户界面，方便用户上传图像并查看分类结果。

性能评估：对系统进行性能评估，包括准确率、召回率等指标。

2.设计要求

（1）系统设计应遵循软件工程的基本原则，包括模块化、可扩展性、可维护性等。

（2）系统应具有良好的用户体验，界面友好，操作简便。

（3）系统应具备一定的鲁棒性，能够处理不同质量的图像输入。

（4）系统应具备一定的泛化能力，能够识别未在训练集中出现的图像类别。

（5）系统的性能评估应全面，包括但不限于准确率、召回率、F1分数等指标。

二、设计内容及步骤

1.文献调研

（1）调研当前深度学习在图像识别领域的研究进展。

（2）调研常用的图像识别模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

（3）调研图像预处理和特征提取的相关技术。

2.系统设计

（1）设计系统的总体架构，包括数据流、模块划分等。

（2）设计系统的用户界面，包括布局、颜色、字体等。

（3）设计系统的后端逻辑，包括图像预处理、特征提取、图像分类等。

3.系统实现

（1）选择合适的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。

（2）实现图像预处理模块，包括图像的缩放、旋转、裁剪等操作。

（3）实现特征提取模块，利用深度学习模型提取图像特征。

（4）实现图像分类模块，根据提取的特征对图像进行分类。

（5）实现用户界面，方便用户上传图像并查看分类结果。

4.系统测试

（1）对系统进行单元测试，确保每个模块的功能正确。

（2）对系统进行集成测试，确保各个模块能够协同工作。

（3）对系统进行性能测试，评估系统的性能指标，如准确率、召回率等。

5.系统优化

（1）根据测试结果，对系统进行优化，提高系统的性能。

（2）优化系统的用户体验，包括界面设计、操作流程等。

三、设计成果要求

1.设计报告

设计报告应包括以下内容：

封面：包括设计题目、学生姓名、学号、专业、指导教师等信息。

摘要：简要介绍设计的目的、方法、结果和结论。

目录：列出报告的各个章节和页码。

引言：介绍设计背景、研究意义、研究现状等。

文献综述：总结调研的文献资料，分析研究进展。

系统设计：详细介绍系统的总体架构、用户界面、后端逻辑等。

系统实现：详细介绍系统的实现过程，包括代码实现、调试过程等。

系统测试