计算机科学与技术选题及提纲

人工智能与深度学习技术在图像识别中的应用

三级提纲框架

第一章 绪论1.1 研究背景
1.1.1 图像识别技术的发展历程
1.1.2 深度学习在图像识别中的应用趋势

1.2 研究意义
1.2.1 提高图像识别准确性的重要性
1.2.2 应用领域与潜在价值

1.3 研究目标与内容
1.3.1 本文的研究目标
1.3.2 研究内容概述

1.4 研究方法与技术路线
1.4.1 深度学习算法选择
1.4.2 研究流程与技术路线图

第二章 图像识别技术概述2.1 图像识别基础
2.1.1 图像识别的定义与关键技术
2.1.2 图像识别的传统方法与不足

2.2 深度学习的基本概念
2.2.1 深度学习的发展与应用
2.2.2 常见的深度学习算法

2.3 深度学习与图像识别的关系
2.3.1 深度学习在图像识别中的应用优势
2.3.2 典型应用场景分析

第三章 深度学习图像识别算法3.1 卷积神经网络（CNN）
3.1.1 CNN的基本结构
3.1.2 CNN在图像识别中的应用

3.2 深度残差网络（ResNet）
3.2.1 ResNet的创新与原理
3.2.2 ResNet的应用效果分析

3.3 生成对抗网络（GAN）