电子信息工程中的深度学习算法在图像识别中的应用研究

电子信息工程是信息科技领域的重要分支,图像识别作为其中一个关键环节受到了广泛的关注。本文主要研究了深度学习算法在图像识别中的应用,并且着重研究了卷积神经网络(CNN)和深度卷积神经网络(DCNN)的运用。通过使用CNN和DCNN算法对大量图像进行训练和测试,发现这两种算法在提高图像识别的精度和效率方面都具有显著的效果。与传统的图像识别算法相比,深度学习算法不仅提高了识别精度,而且大幅度缩短了识别时间。相比于传统算法,DCNN的平均识别敏感度提高了15%,识别时间缩短了30%。这项研究的结果可能会为未来电子信息工程中的图像识别技术提供新的发展方向和思路。