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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

过去人们感知的环境，绝大部分都是都视觉带来的，而现在随着时代进步科技发展，大数据时代的到来，计算机能够帮助人们完成更加困难和繁琐的任务。而目标检测技术通过图像处理和计算机视觉的相关算法，在复杂场景中通过图像判断是否有目标，并可以给出存在目标的数量和位置。其次由于卷积神经网络的发展和广泛应用，人们在图像识别领域取得了较大的成果，本设计采用深度卷积神经网络，采用一个有效的算法设计出一个用于实际的图像识别系统。

2. 研究的基本内容

1、收集有关深度卷积神经网络的资料

2、了解相关的算法和模型

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

1、对深度卷积神经网络和图像识别现状和背景的综述

4. 参考文献

[1]田亚娜. 非控环境下的人脸图像降维方法研究[d].南京邮电大学,2018.

[2]张恩豪,陈晓红,刘鸿,朱玉莲.基于典型相关分析的多视图降维算法综述[j/ol].计算机工程:1-15[2019-04-25]