摘 要
随着信息技术的迅猛发展，人工智能技术在图像识别领域的应用已成为研究热点。本研究旨在探讨深度学习算法在图像分类、目标检测及语义分割等任务中的性能优化与实际应用，以解决传统方法在复杂场景下准确率不足的问题。通过引入卷积神经网络（CNN）和迁移学习技术，结合大规模数据集训练与模型调优，提出了一种高效且鲁棒性强的图像识别框架。实验结果表明，该框架在多个公开数据集上实现了更高的分类精度和更低的误检率，尤其是在光照变化、遮挡及背景干扰等复杂条件下表现出显著优势。此外，本研究还设计了一种轻量化模型结构，有效降低了计算资源消耗，为移动设备端的实时图像处理提供了可行方案。这一创新性成果不仅提升了图像识别技术的实际应用价值，还为未来跨领域融合研究奠定了理论和技术基础。
关键词：深度学习；图像识别；卷积神经网络；迁移学习；轻量化模型
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
1 绪论 1
1.1 人工智能与图像识别的研究背景 1
1.2 图像识别领域的发展意义 1
1.3 当前研究现状与挑战 1
1.4 本文研究方法与结构安排 2
2 人工智能图像识别的核心技术 2
2.1 深度学习在图像识别中的应用 2
2.2 卷积神经网络的作用与优化 3
2.3 数据增强技术对识别性能的影响 3
2.4 特征提取与分类算法的结合 4
3 图像识别的实际应用场景分析 5
3.1 医疗影像识别的技术实现 5
3.2 自动驾驶中的视觉感知系统 6
3.3 安防监控中的目标检测应用 6
3.4 零售行业中的商品识别实践 7
4 图像识别性能提升的关键因素 7
4.1 大规模数据集的构建与标注 7
4.2 模型训练中的超参数调优策略 8
4.3 跨领域迁移学习的应用效果 9
4.4 实时性与准确性的平衡探讨 9
结论 11
致 谢 12
参考文献 13
