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文档简介

基于内容的图片垂直搜索引擎设计与实现的中期报告一、项目背景在数字化的时代，图片已成为了人们日常生活中不可分割的一部分，人们在使用网络搜索功能时以图搜图，以图片为基础进行搜索越来越成为一种趋势。基于此，我们设计并实现了一款基于内容的图片搜索引擎，旨在提供更加高效准确的图片搜索服务，满足人们的实际需求。二、项目概述本系统主要实现以下功能：1.图片采集：通过网络爬虫技术采集网络上的图片资源。2.图像识别：使用现有的神经网络模型训练算法，对采集的图片进行阈值判断，识别出图片的类别、特征和颜色等信息。3.图像存储：将采集到的图片及其相关信息存储到数据库中。4.图像检索：根据用户输入的关键词、图片类别、特征和颜色等信息，在数据库中进行查找，返回与用户需求最匹配的图片信息。5.用户管理：实现用户注册登录、密码找回、信息修改等功能。6.图片管理：实现图片上传、编辑、删除、分享等功能。三、技术路线本系统采用以下技术路线：1.图片采集：基于Java语言的网络爬虫框架WebMagic和HTML解析器Jsoup。2.图像识别：使用现有的神经网络模型训练算法，如AlexNet、VGGNet、GoogleNet等。3.图像存储：使用关系型数据库MySQL进行数据存储和管理。4.图像检索：实现在数据库中的索引建立和查询优化，提高搜索效率。5.用户管理：使用SpringBoot框架实现用户注册登录、密码找回、信息修改等功能。6.图片管理：使用JavaWeb框架SpringMVC实现图片上传、编辑、删除、分享等功能。四、实现进度1.已完成图片采集模块，通过爬虫技术成功采集了部分网络图片资源。2.实现图像识别模块，调用已有的神经网络模型进行图片特征提取和分类。3.实现图片存储模块，采用MySQL数据库进行数据存储和管理。4.实现了用户注册登录、密码找回、信息修改等基本功能。5.实现了图片上传、编辑、删除、分享等管理功能。6.正在进行图片检索模块的实现，预计在下一阶段完成。五、计划安排1.完成图片检索模块的实现和优化，提高搜索效率和准确度。2.对数据库进行性能优化和索引建立，提高系统的响应速度和稳定性。3.实现用户权限控制等高级功能。4.实现响应式设计，适配不同尺寸的设备。5.进行系统测试和优化，保证系统的可靠性和安全性。六、结论本项目利用网络爬虫技术采集了大量的图片资源，通过图像识别和存储模块将采集到的图片和相关的信息存储到数据库中，实现

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