识图吟诗

• 写在前面

关于这个做品的设计理念和情怀，请看这里

初衷

随着做品的不断迭代和改进，我已经渐渐忘记初衷是什么了。是为了讨某人欢心作的小demo或是为了熟悉使用watson的练手做品，都已不大记得。然而如今，是想利用零碎的时间，作一个完整的项目。来探究AI之神奇并展示诗词之魅力。

构建和运行

识图吟诗是一个创意做品，经过使用watson相关的API，对图片进行认知分析，以后在诗词库中选择置信度较高的诗句做为结果返回。用户上传图片，尤为是风景图片，便可以获得较为吻合图片意境的诗词。

在做品开始构建以前，必须拥有一个包含信息的知识库，以即可以从中获得最恰当的答案。在这里，我经过爬虫，在网络上爬取了包含做者及名称在内的一千多首诗词名句，这些内容以excel表的形式存储。

代码

在早期的做品中，该应用程序是经过微信做为引导接口，部署在Bluemix上。但由于Bluemix开放的服务器在国外，因此效果不是很好。因此此版本，构建于阿里云服务器之上。

下面简短描述了使用的技术：

• Python
  做品主要使用的语言，Python对数据处理表现出强大的做用，同时提供丰富的库包方便实现各类需求。

• IBM Watson
  主要使用了Visual Recognition 这一服务用以对图片内容进行初步的识别分析。

• Flask
  这是一个基于Python开发的轻量级网络框架，在这里实现RESTful API，以支持用户发送图片而且得到结果。

• HTML
  采用原生HTML开发界面，用以与用户交互。（这是此版本最须要改进的一个方面）

• Nginx
  轻量级，高性能的web服务器。

• uWSGI
  实现了uwsgi和WSGI两种协议的Web服务器。

架构

识图吟诗架构由如下层和关联实现：

• • 视图 *：一个响应相对灵敏但不够美观的前端用户界面，只使用了原生HTML。界面中的词句引自辛弃疾《贺新郎·甚矣吾衰矣》---“我见青山多妩媚，料青山见我应如是”。是为了表现一种思想，若是机器经过了图灵测试，可否真的认为它就具有了人类的情感。右上角以中国传统篆章的形式表现做品题目，为了和做品理念，艺术风格相呼应。此层中的视图组件容许用户经过一个输入点发送提交图片。

• • 控制器 *：一个基于Flask的控制器层，向视图组件公开RESTful业务API。此REST API与后端处理过的数据进行交互。可扩展实现其余业务操做，包括调用其余服务或第三方API。

• • 认知后端 *：Watson分析并处理了图片内容，而我处理了诗词库。相似于理解上下文的分析方式，处理全局图片内容，对这种非结构化的信息进行置信度判断，然后能够认为watson消化并理解了有关诗词的内容。 同时，提供了一个API，可以对收到的消息接受并返回答案。

• • 平台 *：本版本部署在阿里云上，采用centos + Flask + Nginx + uWSGI的流行框架。

这里给出了总体架构的思路图：

运行

打开这里,选择文件后，点击上传图片。

总结及下一步

总结

Watson是一个极其强大和复杂的平台，他所拥有的，不单单是能看见的诸多服务，还有隐藏在其后的认知计算系统。我把这一版本做为V1.0，由于虽然还有不少地方待提升，可是迈出了关键的一步，即上线，有人使用，稳定，以及有趣。

下一步

1. 前端采用框架进行重写，美化处理，支持响应式。

2. 认知后端算法优化，意境更加吻合，支持识别更多景物。

3. 加入更多服务，使得用户体验多样化。

做品体验地址：
http://47.93.229.184/

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