目录前言1第一章绪论21.1研究背景21.2国内外的研究的发展21.3主要功能概述41.4本文组织结构4第二章图片标题生成器相关算法52.1用于特征提取的深度卷积神经网络52.1.1LeNet-552.1.2AlexNet52.1.3Inceptionv362.2用于训练语言模型的深度循环神经网络和长短期记忆网络62.2.1深度循环神经网络62.2.2长短期记忆网络82.3NIC（NeuralImageCaption）模型介绍92.4本章小结11第三章相关技术简介123.1前端相关技术简介123.1.1html语言简介123.1.2bootstrap框架简介123.2后端相关技术简介123.2.1Python语言简介123.2.2django框架简介133.2.3tensorflow系统简介143.2.4ajax技术简介153.2.5mysql数据库简介153.3本章小结15第四章在线图片标题生成系统的需求分析及设计164.1可行性分析164.1.1技术可行性164.1.2组织可行性164.1.3时间可行性164.1.4经济可行性164.1.5结论174.2需求分析174.2.1功能需求分析174.2.2性能需求分析174.2.3可靠性分析184.2.4可新增功能分析184.3系统设计184.3.1整体代码结构184.3.2系统用例图模型194.3.3系统设计总结204.4本章小结20第五章在线图片标题生成系统的具体实现215.1系统功能展示215.2图片上传区255.3图片识别区275.4意见反馈区275.5本章总结33第六章总结与展望346.1本文总结346.2未来的展望34参考文献35致谢36摘要近年来，伴随着计算机科学技术和信息科学技术的快速发展，互联网发展进入了大数据时代。而在大数据时代中，数据的价值也变得越来越高。如何从大量无效数据中提取出有效数据变成了一个重要的任务。而对数据进行筛选的一个重要任务就是对数据进行预处理，即如何有效地对数据进行标注。因为对数据进行标注是管理和使用数据的一个重要前提。而在大量的数据中，图像数据是其中占比很大又处理较为困难的一类数据。本文的图片标题生成技术就是图像标注的另一种称呼。图片标题生成技术不仅能帮助人们管理无标记的图片，还能帮助有理解障碍的人理解图片的内容。本次毕业设计利用谷歌基于tensorflow的图片标题生成的开源程序，设计了一个基于Python程序的web网站，通过这个网站将如今已经拥有良好图片标题生成效果的图片标题生成技术展现出来，让更多人了解使用到这个技术。同时，这个网站可以帮助收集人工资料，为完善这项技术提供更多的参考。关键词：图片标题生成系统；Python；html；django；tensorflow；AbstractInrecentyears,withtherapiddevelopmentofcomputersciencetechnologyandinformationscienceandtechnology,thedevelopmentoftheInternethasenteredtheeraofbigdata.Intheeraofbigdata,thevalueofdatahasalsobecomehigherandhigher.Howtoextractvaliddatafromalargeamountofinvaliddatabecomesanimportanttask.Theimportanttaskoffilteringdataistopreprocessthedata,thatishowtolabelthedataeffectively.Becauselabelingdataisanimportantprerequisiteformanagingandusingdata.Inalargeamountofdata,imagedataisatypeofdatainwhichtheproportionislargeanditisdifficulttohandle.Thisarticle'spicturetitlegenerationtechnologyisanothernameforimagetagging.Imagetitlegenerationtechnologynotonlyhelpspeoplemanageunmarkedpictures,butalsohelpspeoplewithunderstandingdisabilitiesunderstandthecontentofpictures.ThegraduationprojectdesignedaPython-basedwebsiteusingGoogle'sopensourceprogramfortensorflow-basedimagetitlegeneration.Atthesametime,thiswebsitecanhelpcollectmanualdataandprovidemorereferencesforimprovingthistechnology.Keywords:aimagecaptiongenerator；Python；html；django；tensorflow；前言伴随着机器翻译和大数据的兴起，出现了图片标题生成技术的研究浪潮。使用较为准确的语句自动描述图像的内容是一项非常具有挑战性的任务，但是这项任务却可能有着巨大的影响和非常广泛的应用场所。例如，在幼儿教育领域可以帮助小孩子看图识字；在医疗生活领域可以帮助视觉障碍人士更好的理解图像的内容；在图像检索方面可以帮助标记出图像描述的内容方便检索。比起已经经过深入研究的图像分类或目标识别任务，这...
