文 献 综 述 一、选题背景 深度学习是近十年来人工智能领域使用最为广泛的技之一。

它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析等诸多领域都取得了令人满意的成果。

特别在图像识别领域取得了巨大的成就，具有非常重要的研究意义。

图像识别技术在医药学、航天、军事、工农业等诸多方面发挥着重要的作用。

传统的图像识别方法大多先通过人工提取特征，在通过机器学习方法竟是识别，不仅费时费力，而且在特征提取过程中容易丢失图像行列之间的结构化信息；而基于深度学习的无监督图像学习方法则可以避免传统的特征提取过程，通过学习图像的深层次特征表示，达到更佳的图像识别效果。

近年来，将深度学习用于图像识别成为了图像识别领域的研究热点，取得了良好的效果，具有广阔的现实意义。

本文基于深度学习无监督学习技术在图像识别的相关理论，分析了深度学习的基本模型和方法，并在相关图像数据集上进行验证。

二、研究现状 图像识别现状：由于计算机技术和信息技术的不断发展，图像识别技术的使用领域越来越广泛：如 指纹的识别、虹膜的识别、手写汉字的识别、交通标志的识别、手势的识别、人脸的识别、机器人视觉等等，并且随着实践活动社会化的需要，需要分类识别的事物种类越来越丰富，而且被识别对象的内容也越来越复杂。

例如，在交通管理系统中，通过使用车牌的自动识别来记录车辆的违章行为；从医学图像中根据细胞的形状和颜色等分析是否 发生了病变；通过植物的颜色和形态长势判断何时需要浇水、施肥；通过气象观测的数 据或利用卫星照片来进行天气预报等等。

总而言之，图像识别技术不仅在农业、工业、 医学和高科技产业等各个领域发挥着非常重要的作用，并且已经越来越多地渗透到了我 们的日常生活中。