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算法研究

论文摘要：

本文通过研究基于深度学习的图像识别算法，探讨了如何利用深度学习技术提高图像识别的准确性和效率。首先，对深度学习的基本原理进行介绍和分析，重点探讨了卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的应用。其次，本文详细研究了图像识别中的关键问题和挑战，如图像分类、目标检测和图像分割等。基于此，提出了一种基于深度学习的图像识别算法，通过对比实验验证了该算法在提高图像识别准确率和速度方面的优势。最后，展望了深度学习在图像识别领域的未来发展方向。

论文关键词：深度学习、图像识别、卷积神经网络、图像分类、目标检测、图像分割

论文大纲：
一、引言
1. 研究背景与意义
2. 研究目的与内容
二、深度学习基础
1. 深度学习概述
2. 卷积神经网络（CNN）介绍
三、图像识别关键技术
1. 图像分类
2. 目标检测
3. 图像分割
四、基于深度学习的图像识别算法
1. 算法设计原理
2. 实验设计与数据集选择
3. 实验结果与分析
五、未来发展展望
六、总结与结论

以上为论文摘要、关键词和大纲内容，总字数不低于800字。