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论文格式范例:基于深度学习的图像识别技术研究

来源:www.parentteacher.net 时间:2024-06-11 20:46:39 作者:好用软件网 浏览: [手机版]

基于深度学习的图像识别技术研究

论文格式范例:基于深度学习的图像识别技术研究(1)

摘要

  随着算机技术的不断发展,图像识别技术已经成为算机觉领域的热门研究方向好~用~软~件~网。本文针对传统的图像识别技术存在的问,基于深度学习方法,提出了一种新的图像识别算法,并对其行了实验验证。实验结果表明,该算法在图像识别准和鲁棒性方面都有较大的提升。

论文格式范例:基于深度学习的图像识别技术研究(2)

关键词

深度学习;图像识别;卷积神经网络;特征提取;分类器

  图像识别技术是算机觉领域的一个重要研究方向,它可以将数字图像转化为对应的物体或场景好~用~软~件~网。传统的图像识别方法主要依靠手工设特征和分类器,但是这种方法存在着特征提取不准、分类器容易过拟合等问。近年来,深度学习技术的兴起给图像识别带来了新的突破。深度学习方法可以自动学习特征和分类器,大大提高了图像识别的准和鲁棒性www.parentteacher.net。本文基于深度学习方法,提出了一种新的图像识别算法,并对其行了实验验证。

研究内容

  1. 深度学习基础知识介绍

  2. 图像识别算法的研究现状分析

  3. 基于卷积神经网络的图像识别算法设

  4. 实验设与结果分析

实验设与结果分析

本文所提出的图像识别算法基于卷积神经网络,包括卷积层、池化层和全接层。实验用的数据集是MNIST手写数字数据集和CIFAR-10图像数据集好~用~软~件~网。实验结果表明,本文所提出的算法在MNIST数据集上的准为99.2%,在CIFAR-10数据集上的准为92.5%。与传统的图像识别方法相比,本文所提出的算法在准和鲁棒性方面都有较大的提升。

结论

  本文基于深度学习方法,提出了一种新的图像识别算法,并对其行了实验验证好+用+软+件+网。实验结果表明,该算法在图像识别准和鲁棒性方面都有较大的提升。未来的研究方向可以是将该算法应用于复杂的图像识别任务中,如人脸识别、物体检测等。

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