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

摘要:

随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的图像识别技术在计算机科学与技术领域中扮演着越来越重要的角色。本论文基于深度学习理论，探究了图像识别技术的关键特点和发展趋势。通过对卷积神经网络、递归神经网络等深度学习模型的研究分析，结合图像处理技术，提出了一种提高图像识别准确性和效率的方法。实验证明，该方法在图像分类、目标检测等任务中表现出色，为图像识别技术的进一步发展提供了有力支持。

关键词: 深度学习、图像识别、卷积神经网络、目标检测

论文大纲:
一、绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状分析
1.3 研究目的与内容安排
二、深度学习在图像识别中的应用
2.1 深度学习基础知识回顾
2.2 图像识别技术概述
三、基于深度学习的图像识别模型
3.1 卷积神经网络(CNN)原理及应用
3.2 递归神经网络(RNN)在图像识别中的作用
四、图像处理与深度学习结合的方法研究
4.1 图像数据预处理方法探讨
4.2 基于深度学习的图像识别技术改进
五、实验与结果分析
5.1 实验设计与数据集介绍
5.2 实验结果与对比分析
六、总结与展望
6.1 研究工作总结
6.2 未来发展方向展望