1. 研究目的与意义（文献综述）

课题研究背景和意义：

随着信息技术的飞快发展，信息充满人们的日常生活。而图像在所有信息中占据最重要的地位，它包含信息量大，而且易于被人们接受，相比于声音和文字，图像更加直接。因此，图像处理具有现实研究意义和广泛的应用前景。

图像识别，是图像处理最主要的用途之一，其目的是让经过训练的电脑在待检测图片中提取信息，并加以识别。图像识别之所以被深入研究，发展迅速，是因为其广泛而且重要的应用价值，目前图像识别技术成熟，广泛应用于人脸，数字及其他物件的识别中，同时在农业，商业，军事以及日常生活中也很常见：在军事领域，无人机侦探，导弹精确打击，军事目标锁定，雷达警戒系统等等，无一例外是以来图像识别技术；在公共安全领域，机场安检，恐怖分子搜查，公共交通安全，车牌定位，目标追踪，移动物体侦测也都和图像识别息息相关，无论是政府还是个人，从公众场合到个人室内，图像识别都带来了很大的便利；在农业领域，图像识别技术大大提高分选品种，物种识别，产品营养成分分析，农作物病情分析的效率和准确率，使得农产品产量大幅度提升，营养价值大大提升；在日常生活中，更是时时刻刻都用到了图像识别技术，比如说现在比较热门的智能家居，最新的手机，人脸识别就是一项比较成熟的图像识别，另外视网膜扫描，指纹扫描和其他门禁系统也都是如此，医院临床医学仪器通过图像识别对病情做出判断和分析等等，这些应用都具有重要的现实意义。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容

论文研究深度学习的理论和方法，深入学习卷积神经网络和循环神经网络，将深度学习应用于图像识别。

目标

3. 研究计划与安排

• 第1周至第2周：查阅有关的参考资料并完成开题报告；阅读顶级会议论文和相关参考文献.
• 第3周至第6周：学习深度学习的相关理论和方法。

• 第7周至第13周：进行相关算法和系统的编码、调试、测试工作。

  其中第10周左右进行毕业设计中期检查，需要提交论文前三章和毕业设计框架。

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  4. 参考文献（12篇以上）

  1. 机器学习（周志华 清华大学出版社）

  简介：机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.

  全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.前3章之外的后续各章均相对独立, 读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用. 根据课时情况, 一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章; 研究生课程则不妨使用全书.

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