一、介紹

民族服飾識別，民族服飾智能識別與分析系統基於TensorFlow框架，採用卷積神經網絡（CNN）算法構建而成。系統在收集了回族、漢族、滿族、苗族四類典型民族服飾圖像數據集的基礎上，通過多輪迭代訓練，最終生成高精度識別模型，並配合Web可視化平台實現便捷交互。

前端: Vue3、Element Plus

後端：Django

算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法

具體功能：

1. 系統分為管理員和用户兩個角色，登錄後根據角色顯示其可訪問的頁面模塊。
2. 登錄系統後可發佈、查看、編輯文章，創建文章功能中集成了markdown編輯器，可對文章進行編輯。
3. 在圖像識別功能中，用户上傳圖片後，點擊識別，可輸出其識別結果和置信度
4. 基於Echart以柱狀圖形式輸出所有種類對應的置信度分佈圖。
5. 在智能問答功能模塊中：用户輸入問題，後台通過對接Deepseek接口實現智能問答功能。
6. 管理員可在用户管理模塊中，對用户賬户進行管理和編輯。

選題背景與意義：
隨着人工智能技術的快速發展，計算機視覺在文化傳承與保護領域的應用日益廣泛。民族服飾作為民族文化的重要載體，其識別與分類對於文化研究與數字化保護具有積極意義。傳統人工識別方式效率有限，難以適應大規模圖像處理需求。基於此背景，本研究旨在開發一套基於深度學習的民族服飾智能識別與分析系統。系統採用TensorFlow框架，基於卷積神經網絡（CNN）構建高精度識別模型，實現對回族、漢族、滿族、苗族四類典型民族服飾的自動化識別。通過集成Web可視化平台，系統不僅提供圖像識別、置信度分析和可視化圖表展示等核心功能，還結合內容管理與智能問答模塊，構建了集文化識別、知識傳播與交互體驗於一體的綜合平台，為民族文化的數字化保護與推廣提供了有效的技術支撐。

二、系統效果圖片展示

三、演示視頻 and 完整代碼 and 安裝

地址：https://ziwupy.cn/p/ekFQTD

四、卷積神經網絡算法介紹

卷積神經網絡是一種專為處理網格狀數據（如圖像）而設計的深度學習算法。其核心思想是通過“卷積”操作，自動地從圖像中提取由淺到深的特徵。

主要構成層：

1. 卷積層： 是CNN的核心。它使用多個可學習的“濾波器”（或稱“卷積核”）在輸入圖像上滑動，通過計算局部區域的點積來提取特徵（如邊緣、角點、紋理等）。通過堆疊多個卷積層，網絡可以學習到從簡單到複雜（如物體部件、整體輪廓）的層次化特徵。
2. 池化層： 通常跟在卷積層之後，用於對特徵圖進行下采樣。它通過取局部區域的最大值或平均值，來減小數據尺寸，降低計算量，同時增強模型對目標位置微小變化的魯棒性（即“平移不變性”）。
3. 全連接層： 在網絡的末端，將經過多輪卷積和池化後提取出的高級特徵圖展平，然後進行綜合判斷，最終輸出每個類別的概率。

CNN通過這種“局部連接”和“權值共享”（同一個濾波器掃描整張圖片）的機制，極大地減少了參數數量，使其能夠高效地處理圖像，併成為圖像識別領域最主流的算法。

以下是一個使用TensorFlow和Keras API構建一個簡單的CNN模型，用於對MNIST手寫數字數據集進行分類的示例。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models

# 1. 加載並預處理數據
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data()
# 將圖像數據重塑為 (28, 28, 1) 的形狀，並歸一化到 [0, 1] 區間
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255

# 2. 構建CNN模型
model = models.Sequential([
    # 第一個卷積塊：卷積 + 池化
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    
    # 第二個卷積塊：卷積 + 池化
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    
    # 將特徵圖展平，輸入到全連接層
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    # 輸出層，10個神經元對應10個數字類別，使用softmax激活函數輸出概率
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 3. 編譯模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 4. 訓練模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, 
          validation_data=(test_images, test_labels))

# 5. 評估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print(f'\n測試準確率：{test_acc}')

以上代碼完整展示了使用CNN進行圖像識別的流程。首先，數據被加載並預處理成適合網絡的格式。接着，我們構建了一個順序模型，它包含兩個卷積-池化層組合，用於特徵提取，之後是展平操作和全連接層進行分類。模型使用adam優化器和交叉熵損失函數進行編譯。最後，通過fit方法在訓練數據上進行5輪訓練，並在測試集上評估最終性能。這個簡單的模型能很快地在MNIST數據集上達到很高的準確率，清晰地演示了CNN在圖像識別任務中的強大能力和基本工作流程。