基于深度学习的图像识别研究开题报告
2020-04-12 16:23:59
1. 研究目的与意义(文献综述)
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)
1.1目的及意义:
图像识别是人工智能领域的一个重要方向。经过多年的研究,图像识别技术取得了一定的研究进展。图像识别主要包含特征提取和分类识别,而其中的特征提取是图像识别技术发展的瓶颈问题,直接决定着识别性能的好坏。传统提取的特征主要分为全局特征和局部特征,但是这些特征都是图像底层的视觉特征,并且需要具备一定专业知识人员进行特征的设计与选择,这种人工设计的特征需要经过大量的验证后才能证明其对某一种识别任务的有效性,这也在一定程度上限制了图像识别技术的应用。
2. 研究的基本内容与方案
2.研究(设计)的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施
2.1主要研究内容:
图像识别算法有哪些,它们各有什么区别,存在哪些问题;深度学习相较于浅层学习的的优势体现在哪里,其具体的结构是如何搭建的,有哪些实现深度学习的方法;如何将深度学习与图像识别技术的算法结合起来;限制性玻尔兹曼机的工作原理和训练过程是怎样的。
3. 研究计划与安排
3.进度安排第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需理论基础。确定方案,完成开题报告。
第4-5周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译,熟悉开发环境。
第6-9周:编程实现各算法,并进行仿真调试。
4. 参考文献(12篇以上)
4.阅读的参考文献不少于15篇(其中近五年外文文献不少于3篇)
[1]王晓刚.图像识别中的深度学习.香港中文大学,2015.
[2]孙顶君,赵珊.图像底层特征提取与检索技术[m].电子工业出版社,2009.