# API_ML_AI

**Repository Path**: NFUNM172018423/API_ML_AI

## Basic Information

- **Project Name**: API_ML_AI
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2019-11-30
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# PRD_相册App

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## PRD 价值主张设计 15%


### PRD1.加值宣言 3%

运用人工智能技术(**人脸识别**,**图像效果增强**)来加持相册app，解决用户痛点


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### PRD2.核心价值 3%

* 目前，在市场上流通的电子相册并不多，大多都是以网站的形式存在着的,缺乏app形式的相册。

* 在相册中运用到人工智能技术的少之又少，都是基本的查看，查找，留言功能。

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### PRD3.核心价值与用户痛点 3%

* 以纸为媒介的相册不易保存，不方便携带，且照片时间长了也会褪色，经不起时间的考验。

* 无法快速查找想要查看的人物照片，只能一一翻阅

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### PRD4.人工智能概率性与用户痛点 3%

* **人脸识别**：人脸上出现某些污迹或者遮挡物的时候导致AI识别错误，例如曾有研究人员将打印的涂鸦贴在路牌上导致AI自动驾驶系统将限速标志识别为禁行。

* **图像效果增强**：当图像场景颜色并不丰富时，尤其出现大块单色物体时，可能导致图像细节丢失。

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### PRD5.需求列表与人工智能API加值 3%

* **百度API**：人脸识别,图像效果增强

* 接口描述：
1.**人脸识别**，能够快速识别图像中的对象身份并且对比人脸库中N张人脸，进行1：N检索，找出其余最相似的人物图片

2.**图像效果增强**-对质量较低的图片进行去雾、对比度增强、无损放大、拉伸恢复等多种优化处理，重建高清图像。

* 接口地址：
1.[人脸识别](https://cloud.baidu.com/product/face)

2.[图像效果增强](https://cloud.baidu.com/product/imageprocess)

* 请求方法：POST



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## 原型 20%

### 原型1.交互及界面设计与信息设计

![人脸搜索](https://images.gitee.com/uploads/images/2019/1207/140448_57f72519_1829822.png "1.PNG")

![分标签](https://images.gitee.com/uploads/images/2019/1207/140518_e5ac05db_1829822.png "2.PNG")

![图像效果增强](https://images.gitee.com/uploads/images/2019/1207/140535_48eb583f_1829822.png "3.PNG")

### 原型3.原型文档

* [完整原型](http://127.0.0.1:32767/start.html#p=%E7%99%BB%E5%BD%95%E7%95%8C%E9%9D%A2_login&g=1)

* [Github下载链接](https://github.com/172018423/-PRD-)



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## API 产品使用关键AI或机器学习之API的输出入展示 15%

### API输入输出尝试

![输入图片说明](https://images.gitee.com/uploads/images/2019/1207/145013_9648c47b_1829822.png "5.PNG")
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### API2.使用比较分析 5%

* 百度与腾讯与阿里云的比较（参考链接：[人脸识别哪家强？](https://www.zhihu.com/question/37060782)）：

1.在图像效果增强方面，百度云独领风骚，腾讯云和阿里云都没有推出这方面的人工智能服务。

2.从侧重点方面来看，腾讯云的人脸识别侧重于CMS政务，阿里云侧重于电商，百度云更侧重于刷脸方面的服务。

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### API3.使用后风险报告（参考链接:[人脸识别技术应用的风险与防范](http://www.cssn.cn/sf/201902/t20190212_4823813.shtml)）


* 发展性：

1.人脸识别市场热度高涨，度学习将人脸识别的精确度提高到肉眼级别，极大丰富了人脸识别的应用场景。

2.互联网银行远程开户的刚需将人脸识别带进了金融级应用场景。

3.巨头频繁布局人脸识别赋予其更大的应用场景想像空间，同时培养用户“刷脸”习惯以及对技术的认可度，有利于产业进一步发展。


* 风险：

1.人脸识别的仿冒认证。人脸识别系统可以对摄像头采集的人脸图像进行辨认，却无法识别采集的人脸图像是来自真人还是一张照片。

2.人脸识别算法的攻击。使用完全不同用户的人脸照片绕过身份识别系统。

3.人脸数据的泄露。