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计算机应用技术毕业论文题目:基于深度学习的图像识别技术研究与应用

来源:蜂拥应用网 2024-07-11 01:29:28

本文目录:

计算机应用技术毕业论文题目:基于深度学习的图像识别技术研究与应用(1)

一、引言

  随着计算机技术的发展,图像识别技术已成为计算机视觉领域的重要研究向之一蜂拥应用网www.souxuni.com深度学习作为一种新兴的机器学习法,已图像识别领域得到了广泛应用。本文将基于深度学习的图像识别技术进行研究,并探讨其在实际应用中的价值。

二、深度学习技术介绍

  深度学习是一种基于神网络的机器学习法,其主要特点是可以自动学习特来源www.souxuni.com。在深度学习中,过多层神网络入数据进行处理,从而得到更加抽象、高层次的特表示。深度学习技术已在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域取得了显著的成果。

三、基于深度学习的图像识别技术

  基于深度学习的图像识别技术可以分为两类:基于卷网络(CNN)和基于循环神网络(RNN)HTL。其中,CNN主要用于图像分类和目标检,而RNN主要用于图像描述和图像生成。

四、深度学习在图像识别中的应用

基于深度学习的图像识别技术已在许多领域得到了广泛应用,例如人脸识别、车辆识别、物体识别等。此外,深度学习还可以用于图像检索、图像分割、图像重建等任务NBaT

计算机应用技术毕业论文题目:基于深度学习的图像识别技术研究与应用(2)

五、基于深度学习的图像识别技术的优势

相比于传统的图像识别技术,基于深度学习的图像识别技术具有以下优势:

  1. 自动学习特,无需手动提取特

  2. 可以处理高维度的数据;

  3. 具有良好的泛化能力;

4. 可以处理大规模数据。

六、基于深度学习的图像识别技术的局限性

  基于深度学习的图像识别技术也存在一些局限性,例如需要大量的练数据、计算资源较大、超参数的选择感等。

七、结论

  基于深度学习的图像识别技术是计算机视觉领域的重要研究向之一www.souxuni.com蜂拥应用网。它具有自动学习特、处理高维度数据、良好的泛化能力等优势,可以在人脸识别、车辆识别、物体识别等领域得到广泛应用。然而,它也存在一些局限性,需要在实际应用中加以注意。

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