成員：
| 身份 | 姓名 | 分工 |
| 組長 | 陶清然 | 負責檔案撰寫、ppt，測驗 |
| 組員 | 張娜 | 負責前端 |
| 組員 | 代麗芳 | 負責后臺 |
| 組員 | 江雪 | 負責資料庫 |
| 組員 | 伊穆蘭 | 負責后臺 |
小組成員在本次迭代中的貢獻：
| 姓名 | 貢獻 |
| 陶清然 | 完成了檔案博客和ppt的撰寫 |
| 張娜 | 完成了需求規格說明書和概要設計 |
| 代麗芳 | 確定了需求規格說明書和概要設計，并搭建了源代碼管理環境 |
| 江雪 | 展示ppt內容 |
| 伊穆蘭 | 搭建源代碼管理環境 |
前言：
本次專案是一個基于網頁的智能化衣櫥，面向對衣櫥整理和搭配已有衣服推薦功能有需求的所有人群，尤其是在快節奏的生活下，具有選擇綜合癥或者健忘癥的上班一族和部分女性以及對形象有要求的男性群體，結合調查問卷總結出的實際需求資訊，參照傳統的衣櫥類app和網站的已有功能，我們設計了一款智能虛擬衣櫥：今天穿什么，
一、需求分析
1.1 內部分析
在綜合的考慮了目標人群的真實需求之上，結合了對不同性別、不同年齡結構的調查者進行了問卷調查，對樣本的調查結果和資料作深入分析，總結出如下：
圖1.1客戶分析圖
由上圖可分析出以下需求資訊：
(1)目標群體:對衣櫥整理和搭配已有衣服推薦功能有需求的所有人群，特別是大部分年輕女性和部分對外表有要求的年輕男性，
(2)主要功能:整理衣櫥、推薦已有衣服的穿衣搭配等，
今天穿什么主要針對兩個方面進行功能設計，分別是個人衣物管理、推薦穿衣，
個人衣物管理方面:將現實中衣櫥的所有衣物搬到移動端，通過匯入圖片或淘寶鏈接，根據衣物型別完成分類，打造用戶個人私有衣柜;設計的具體功能模塊包括:衣物分類、上傳、淘寶訂單或相冊匯入、洗掉等，
推薦穿衣方面: 針對服裝影像對多個屬性同時進行分類和識別的要求,構建了基于多任務學習的卷積神經網路結構，最后決定使用了效率更高的開源代碼基于深度學習框架Tensorflow搭建的衣服圖片識別服務，
1.2 競品分析
根據市面已有的智能化衣櫥，我們進行了相關測驗和分析，得出結果列出如下表格：
圖1.2競品分析圖
二、概要設計
2.1 總體架構
在本設計的智能虛擬衣櫥web中，客戶端與服務器的通信采用http協議，
客戶端與服務器之間所有的資料互動通過http協議的HttpServld類實作，服務器端通過Servlet介面接收客戶端的請求，Servlet容器決議客戶端的http請求，把請求封裝成一個HttpServletRequest物件，將物件傳給HttpServld的service方法，資訊反饋給資料庫后生成的回應資料傳給客戶端，Servlet只用來擴展基于http協議的Web服務器，
圖2.12系統的網路結構圖
2.2 功能框架
智能虛擬衣櫥應用主要由客戶端和后臺服務器構成針對智能虛擬衣櫥應用的實際需求，在客戶端和服務端分別進行了功能框架設計，圖2.21是客戶端功能框架，圖2.22是服務端功能框架，
圖2.21客戶端框架
圖2.22服務端框架
2.3 功能模塊
2.3.1用戶注冊功能
用戶第一次使用本應用時需要進行賬號注冊和密碼設定，所有注冊的用戶資訊將會傳到服務器以用戶資訊表的形式儲存，使注冊過的用戶下次可以直接登錄，
2.3.2用戶登錄功能
用戶注冊后就可以輸入賬號以及密碼登錄系統，服務器接收到登錄請求后，判斷與資料庫里的該用戶的資訊表是否吻合，并將請求的回應資料回傳給客戶端，資訊若一致，客戶端將登錄成功，否則無法登錄，
2.3.3衣櫥分類功能
衣櫥分類功能是整個應用的基礎功能，在對衣櫥進行衣物分類的基礎上，通過拍斬訓相冊匯入的方式加入用戶的衣物，所有的圖片資訊從客戶端上傳并儲存在服務端的資料庫，用戶通過此功能可以把現實中的衣櫥搬到移動終端，打造個人的專屬衣柜，
2.3.4我的搭配功能
和衣櫥分類功能類似，所有搭配圖片都上傳到服務端，我的搭配分為己有搭配和收藏搭配兩部分，用戶可以通過相冊匯入或拍照將搭配圖片保存己有搭配里，操作上同樣要輸入衣服的屬性資訊，
2.3.5智能推薦穿衣功能
用戶選擇已上傳的衣服圖片，服務端針對服裝影像對多個屬性同時進行分類和識別的要求，構建了基于多任務學習的卷積神經網路結構，采用了結合度量學習的卷積神經網路結構，克服了背景、光照、變形等因素的影響，根據訓練好的卷積神經網路進行影像檢索，進而推送搭配給用戶，
2.4模塊呼叫：
登錄模塊提供用戶登錄的資訊，驗證登陸狀態，并相應的提交給資料庫，鏈接資料庫匯入衣櫥和搭配資訊，搭配中的“增加搭配”功能呼叫衣櫥的中單品，
2.5.模塊介面：
- userLogin(String UserName,String PassWord),用戶登陸，登陸時傳入用戶帳號和密碼，同時將用戶的資訊放到資料庫中，
- addClothes(),添加衣物，用戶通過該函式上傳自己的衣物，同時將衣服的資訊匯入數庫中，
- Clothes(),衣物管理，管理用戶上傳的單品以及用戶的自定義搭配，
- Match(),實作單品的搭配，用戶通過選擇各種單品，進行自定義搭配，
- Recommend(),推薦搭配，通過識別用戶的單品，與資料庫中的衣服搭配進行匹配，從而獲取推薦的搭配，
2019-11-22
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