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：

本论文针对图像识别技术在计算机科学与技术领域中的广泛应用展开研究。通过利用深度学习技术，结合卷积神经网络等算法，探讨了图像识别领域的发展现状及挑战。论文通过分析深度学习在图像识别中的优势，如高准确率、自动学习特征等，以及存在的问题，如数据量需求大、模型复杂度高等，从而提出了改进和优化方向。本研究旨在提高图像识别技术的准确性和效率，为其在各个领域的应用提供支持。

关键词：深度学习、图像识别、卷积神经网络、数据量、模型复杂度

论文大纲：
一、引言
1.1 研究背景
1.2 研究意义
二、深度学习在图像识别中的应用
2.1 深度学习概述
2.2 图像识别技术发展历程
三、基于深度学习的图像识别技术研究
3.1 卷积神经网络原理
3.2 图像特征提取与识别
四、图像识别技术中存在的问题与挑战
4.1 数据量需求分析
4.2 模型复杂度分析
五、改进与优化方向探讨
5.1 数据增强策略
5.2 模型简化算法
六、实验设计与结果分析
6.1 实验设置
6.2 结果展示与对比
七、结论与展望
7.1 研究总结
7.2 未来发展方向

以上为论文初步框架，详细内容会在后续研究过程中逐步完善。