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：

图像识别技术是计算机视觉领域中的重要研究方向，随着深度学习技术的发展，图像识别的准确率和效率得到了显著提升。本文基于深度学习算法，探讨了图像识别技术在计算机视觉中的应用。通过对图像特征的提取和分类识别，实现了对不同类别图像的自动识别和标注，为实际应用提供了更高效的解决方案。

关键词：深度学习、图像识别、计算机视觉、特征提取、分类识别

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
1.3 研究内容和方法
1.4 论文结构安排

二、深度学习技术概述
2.1 深度学习基础知识
2.2 深度神经网络模型
2.3 深度学习在图像识别中的应用

三、图像特征提取方法
3.1 传统图像特征提取算法
3.2 基于深度学习的图像特征提取
3.3 实验设计与结果分析

四、图像分类识别技术
4.1 图像分类算法概述
4.2 基于深度学习的图像分类技术
4.3 实验结果及性能评估

五、实验与应用
5.1 图像数据集获取与预处理
5.2 算法实现与优化
5.3 应用案例分析

六、总结与展望
6.1 研究工作总结
6.2 存在问题与展望

通过对深度学习算法在图像识别中的应用进行研究，可以为图像识别技术的发展提供一定的参考和借鉴，推动计算机视觉领域的进步与创新。