博士后開題報(bào)告ppt

博士后開題報(bào)告ppt尊敬的評審專家們：大家好！我是××大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的博士后××。在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，我選擇了“基于深度學(xué)習(xí)的圖像特征提取與分類研究”作為我的博士后開題報(bào)告。一、研究背景隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，大量的圖像數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。圖像特征的提取、圖像分類和目標(biāo)檢測等問題已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺中的研究熱點(diǎn)。在傳統(tǒng)圖像處理方法中，特征提取是一項(xiàng)關(guān)鍵的技術(shù)，而傳統(tǒng)的特征提取方法由于限制較多，在處理大量的圖像數(shù)據(jù)時(shí)會十分吃力。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅速發(fā)展使得基于深度學(xué)習(xí)的圖像特征提取和分類成為了一個(gè)新的研究方向。本研究的背景即為上述問題。二、研究內(nèi)容通過對傳統(tǒng)圖像特征提取方法和深度學(xué)習(xí)的了解，本研究主要研究內(nèi)容包括以下三部分：1.基于傳統(tǒng)算法的圖像特征提取在本研究中，我們將會通過運(yùn)用HOG、LBP、SIFT、SURF等算法，獲取圖像的特征向量。在后續(xù)的實(shí)驗(yàn)中，我們將會對比傳統(tǒng)算法和深度學(xué)習(xí)算法的差異和優(yōu)劣。2.基于深度學(xué)習(xí)算法的圖像特征提取基于深度學(xué)習(xí)的圖像特征提取已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。我們將會使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行訓(xùn)練，建立適合本研究的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并提取出適合分類的特征向量，以達(dá)到更好的分類效果。3.基于特征向量的圖像分類我們將對提取出來的特征向量進(jìn)行分類處理。在分類器的選取上，我們將會采用傳統(tǒng)的SVM算法和基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種算法，對獲取到的圖像分類數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，并進(jìn)行性能優(yōu)化工作。三、研究目標(biāo)本研究的目標(biāo)是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，針對傳統(tǒng)圖像特征提取與分類方法存在的問題，提出一種更加有效的基于深度學(xué)習(xí)的圖像特征提取方法，達(dá)到在圖像分類的應(yīng)用上更高的分類精度。四、研究意義本研究在解決傳統(tǒng)圖像特征提取與分類方法存在的問題上具有重要的理論與實(shí)際意義。此外，本研究的結(jié)果將可應(yīng)用于人臉識別、安防監(jiān)控、視覺檢測以及醫(yī)學(xué)圖像分析等方面。綜上所述，本研究的目標(biāo)是提高圖像分類性能，解決傳統(tǒng)方法存在的問題，并在日后的實(shí)際應(yīng)用中提升圖像