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

论文摘要：

随着计算机视觉和图像处理技术的飞速发展，深度学习作为一种强大的数据处理和学习方法在图像识别领域得到广泛应用。本文旨在探讨基于深度学习的图像识别技术，通过对图像特征的自动提取和学习，实现更准确、更高效的图像识别。本文以计算机科学与技术专业为背景，以图像识别技术为重点，结合实际案例和实验验证，深入分析了深度学习在图像识别中的应用和优势。

论文关键词：深度学习、图像识别、计算机视觉、神经网络

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 研究内容和结构安排

二、深度学习技术概述
2.1 深度学习简介
2.2 卷积神经网络（CNN）原理
2.3 循环神经网络（RNN）原理

三、图像识别技术研究
3.1 图像特征提取方法
3.2 深度学习在图像识别中的应用
3.3 图像识别技术实验设计

四、实验与结果分析
4.1 实验数据集介绍
4.2 实验环境和参数设置
4.3 实验结果及分析

五、总结与展望
5.1 研究成果总结
5.2 存在问题及改进建议
5.3 未来发展方向展望

本论文将采用文献资料法、实证分析法和定性研究方法，对基于深度学习的图像识别技术进行深入研究并进行实验验证，旨在为提升图像识别技术水平和应用能力提供新的思路和方法。