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：

本论文基于深度学习技术，探讨了图像识别领域的关键问题，并提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的图像识别技术。首先，分析了传统图像识别方法的局限性，引出了深度学习在图像识别中的应用优势。然后，详细介绍了CNN模型的原理和应用，重点阐述了其在图像识别任务中的有效性。接着，通过对现有图像识别数据集进行实验验证，评估了所提出的基于深度学习的图像识别技术的性能和效果。最后，对实验结果进行分析和总结，指出了未来深度学习技术在图像识别领域的发展方向和应用前景。

关键词：深度学习、图像识别、卷积神经网络、数据集、性能评估

论文大纲：
一、引言
1. 研究背景和意义
2. 目前存在的问题和挑战
3. 研究目的和内容
二、深度学习技术综述
1. 深度学习原理
2. CNN模型介绍
3. 深度学习在图像识别中的应用
三、基于深度学习的图像识别技术
1. CNN技术原理及特点
2. 图像预处理步骤
3. CNN模型设计与训练
四、实验设计与结果分析
1. 实验环境和数据集介绍
2. 实验设计与参数设置
3. 实验结果对比与分析
五、结论与展望
1. 实验结论总结
2. 技术发展趋势展望
六、参考文献

以上就是论文的摘要及大纲。