摘 要
本文介绍了神经网络模型在图像识别领域的研究现状和应用。在神经网络模型基础和图像识别基础的理论概述之后，本文重点介绍了神经网络模型在基于MNIST和CIFAR-10数据集的手写数字识别实验、对象识别实验、目标检测、人脸识别和车辆识别等方面的应用。通过对模型的评估和对比，探索了如何调整网络结构、优化算法和超参数等，以提高训练效果和分类准确率。本文旨在为神经网络模型在图像识别中的应用提供更深入的理解和探。
关键词：神经网络模型；图像识别；目标检测
目 录
一、绪论 1
（一）研究背景及意义 1
（二）研究目的和内容 1
（三）国内外研究现状 2
二、相关理论概述 3
（一）神经网络模型基础 3
（二）图像识别基础 4
三、神经网络模型在图像识别中的应用 4
（一）基于MNIST数据集的手写数字识别实验 4
（二）基于CIFAR-10数据集的对象识别实验 5
（三）模型评估与对比 6
（四）基于深度学习的目标检测方法 6
（五）基于神经网络的人脸识别系统设计和实现 7
（六）基于神经网络的车辆识别系统设计和实现 8
四、结论 8
参考文献 10
致 谢 11
