计算机科学与技术毕业论文范文：基于深度学习的图像识别技术研究

摘要：

本论文基于深度学习技术，针对图像识别领域展开研究，旨在提高图像识别的准确性和效率。通过对深度学习的原理和图像识别相关技术进行综述，在此基础上构建了图像识别的深度学习模型。本文主要研究内容包括图像数据预处理、卷积神经网络（CNN）的构建与优化、图像特征提取、图像分类及识别等方面。通过实验验证和结果分析，证明了所提出的深度学习模型在图像识别任务上具有较好的性能表现。

关键词：深度学习、图像识别、卷积神经网络、特征提取、图像分类

论文大纲：
一、绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 研究现状与发展趋势
1.3 研究目的与内容

二、深度学习技术概述
2.1 深度学习原理简介
2.2 深度学习在图像识别中的应用

三、图像数据预处理
3.1 图像采集与数据清洗
3.2 图像标准化处理

四、卷积神经网络的构建与优化
4.1 CNN基本结构介绍
4.2 CNN优化策略与方法

五、图像特征提取
5.1 特征提取方法综述
5.2 基于深度学习的图像特征提取技术研究

六、图像分类与识别实验
6.1 实验设计与数据集准备
6.2 深度学习模型训练及结果分析

七、结论与展望
7.1 结论总结
7.2 发展方向与未来展望