看画猜作者

一、需求调研

 现在市场上有相关的小程序，以及相关的APP，但数据相对较少，华为荣耀EMUI9.0已集成该功能。

调查问卷

 二、项目、典型用户和典型故事

项目简介：

“抽象是艺术史上的自然进步，然而算法捕捉到了这一点”。

很多人认为理工男普遍缺乏艺术细菌，不懂欣赏艺术的抽象美，然后现在理工男设计的AI算法已经能够理解艺术。

罗格斯大学的艺术与人工智能实验室制作出一套名为CAN（创造性对抗网络）的AI系统，CAN向我们证明人工智能可以理解艺术发展脉络和学习路径，所以本次比赛的任务就是训练模型，识别名画的作者。标准分=20。

本次比赛数据集来自49位大师的作品，乔托·迪·邦多纳、毕加索、梵高、安德烈·鲁勃廖夫、提香·韦切利奥等。

识别用户上传的图片，小组通过WEB展示的方式对测试名画结果进行展示。

典型人物

典型故事

　　某天小海在刷朋友圈的时候，突然被朋友九宫格中的一幅画瞬间吸引了眼球，“这幅画，太绝了”。于是，他立马找朋友问这幅画的信息，结果朋友说随便拍的，不知道是谁画的。无奈，他就去网上查，结果查了半天，才找到。“唉，要是能有个拍照识图，立马反馈信息的软件，就好了，也不用整这么麻烦”。

三、Alpha迭代阶段计划完成的场景和功能点：

• 基本实现在网页上上传图片，后台返回识别结果；
• 主要分为前台界面的制作，后台代码与前后台交互，神经网络模型以及作者信息收集。

四、当前进展：

试用了当前市面上的类似APP、小程序；

分析了用户需求，以及使用者不想用的原因。

五 、NABCD模型分析

N（Need 需求）

　　近些年来，人们对教育的定义更趋向于素质化，但是大多数人对于画作的赏析并没有很全面，甚至看到喜欢的作品并不知道作者是谁，这个时候如果有一个网站或者一个软件去帮助人们去辨析画作作者是谁、解读创作背景等，可以在一定程度上帮助人们解决这个问题。

A（Approach 做法）

• 我们将采用前后端分离的方法，在前端做成可交互的网页形式，用户上传图片，在服务器通过运行训练好的模型来进行识别；
• 技术可行性: 在上学期学习了WEB框架，掌握了JS、CSS等技术，将会用在设计网页，开发前后端方面。

B（Benefit 好处）

　　我们项目的好处在于能够帮助对于画作没有深入了解的普通人能够更好地认识到一部画作的作者以及详细信息。该项目是一款Web版的软件，使用十分方便快捷无需安装，用户可以十分方便的知道画作的作者。通过对该项目的开发，可以增强小组成员之间的团队协作能力，同时也可以积累项目开发的经验。

C（Competitors 竞争）

　　市场上类似产品较少，我们的项目作为一个Web端的识图类型的软件会有很大的竞争优势。

　　简洁、方便使用；

　　相较于百度识图、手机自带的识图功能更专业一点。

D（Delivery 交付， Data 数据）

• Delivery

 　　我们会通过qq、微信等社交工具，向同学、朋友推荐我们的软件，让他们试用，并给予我们反馈。在做完用户调查得到反馈之后，再反过来改进我们的软件。

• Data

　　要得到识别的准确率的反馈，设置一个反馈机制，当用户发现系统对某幅画识别有误时可以进行反馈，我们再根据用户的反馈情况对产品进行更新。

电梯演讲

　　我们利用创造性对抗网络训练模型帮助大家使用WEB页面查询世界名画的作者。