1. 本选题研究的目的及意义
图像识别作为计算机视觉领域的核心任务之一，近年来取得了显著的进展，而卷积神经网络(CNN)的出现和发展则为这一领域带来了革命性的变化。
本选题旨在深入研究卷积神经网络在图像识别中的应用，探索其在不同图像识别任务中的性能和潜力，为相关领域的应用提供理论依据和技术支持。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，卷积神经网络在图像识别领域取得了令人瞩目的成就，成为学术界和工业界的研究热点。
国内外学者在卷积神经网络的理论研究、模型构建、应用探索等方面都取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要研究内容是系统地研究卷积神经网络的基本原理、常用模型和应用，并通过实验验证其在图像识别任务中的性能。
具体包括以下几个方面：1.深入研究卷积神经网络的基本原理，包括其网络结构、卷积层、池化层、激活函数、全连接层等核心概念，以及前向传播、反向传播等训练过程。
2.分析和比较不同卷积神经网络模型在图像识别任务中的性能差异，包括经典模型LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等，以及最新提出的改进模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先进行文献调研，深入了解卷积神经网络的基本原理、发展历程和应用现状，并分析比较不同卷积神经网络模型的优缺点。
其次，根据研究内容设计实验方案，选择合适的图像数据集，搭建实验平台，并利用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）构建和训练卷积神经网络模型。
在实验过程中，将采用不同的模型参数和训练策略，并对实验结果进行分析和评估，以优化模型性能。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.针对特定图像识别任务，对现有卷积神经网络模型进行改进和优化，以提高其在该任务上的性能。
2.将卷积神经网络与其他机器学习算法相结合，构建混合模型，以提高图像识别的准确率和鲁棒性。
3.探索卷积神经网络在图像识别领域的新应用，例如图像检索、图像生成、图像描述等。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 孙志军,薛磊,许阳明,等.深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用综述[J].自动化学报,2018,44(03):388-409.
[2] 刘洋,张航,郭海涛,等.基于深度卷积神经网络的人脸识别研究进展[J].计算机科学,2019,46(01):1-9.
[3] 张航,刘洋,郭海涛,等.基于改进卷积神经网络的目标检测方法研究[J].计算机工程与应用,2019,55(08):1-8.
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