毕业论文范文：计算机科学与技术：基于深度学习的图像识别技术研究

摘要：

随着深度学习技术的快速发展，图像识别技术在计算机科学与技术领域扮演着越来越重要的角色。本文主要研究基于深度学习的图像识别技术，通过综合分析深度学习原理以及图像识别算法的优缺点，探讨如何运用深度学习技术提高图像识别的准确性和效率。通过对相关文献和实验数据的分析，本文提出了一种基于深度学习的图像识别模型，旨在提高图像识别的准确性和泛化能力。

关键词：深度学习，图像识别，卷积神经网络，特征提取

论文大纲：
第一部分：绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究目的及意义
第二部分：深度学习技术概述
2.1 深度学习原理与基础概念
2.2 深度学习在图像识别中的应用
第三部分：图像识别技术综述
3.1 传统图像识别算法分析与评价
3.2 卷积神经网络及其在图像识别中的应用
第四部分：基于深度学习的图像识别模型设计
4.1 模型框架设计及关键算法
4.2 实验设计与数据集介绍
第五部分：实验结果与分析
5.1 模型性能评估指标
5.2 实验结果对比分析
第六部分：总结与展望
6.1 研究成果总结与归纳
6.2 研究的不足之处及未来研究方向

通过本文的研究与分析，希望可以为基于深度学习的图像识别技术提供一定的理论与实践指导，为提高图像识别的准确性和效率提供参考。