计算机科学与技术专业毕业论文范文：基于深度学习的图像识别技术研究

摘要：本文通过深入研究基于深度学习的图像识别技术，旨在探讨如何利用深度学习算法提高图像识别的准确性和效率。首先介绍了深度学习相关理论知识，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等；接着分析了图像识别技术的发展现状和挑战；然后详细讨论了基于深度学习的图像识别方法及其优势；最后通过实验验证和结果分析，验证了该方法的有效性和实用性。

关键词：深度学习、图像识别、卷积神经网络、循环神经网络

论文大纲：
一、引言
1.1 研究背景和意义
1.2 文章结构安排
二、深度学习技术综述
2.1 深度学习基础理论
2.2 卷积神经网络和循环神经网络简介
三、图像识别技术现状分析
3.1 传统图像识别技术概述
3.2 深度学习在图像识别中的应用
四、基于深度学习的图像识别方法
4.1 图像数据集的准备
4.2 卷积神经网络模型设计
4.3 循环神经网络在图像识别中的应用
五、实验设计与结果分析
5.1 实验环境设置
5.2 实验设计和数据处理
5.3 实验结果分析和对比
六、结论与展望
6.1 研究结论总结
6.2 存在问题和未来展望

论文总字数：835字