毕设图一

图一展示了一个基于深度学习的图像识别系统。该系统主要由四个部分组成：数据预处理模块、特征提取模块、分类器模块和结果输出模块。在数据预处理模块中，我们对输入的图像进行裁剪、缩放和归一化等操作，以便于后续的特征提取。特征提取模块采用了卷积神经网络（CNN）来自动学习图像中的关键特征。接下来，这些特征被输入到分类器模块，该模块使用了支持向量机（SVM）或深度神经网络（DNN）等方法来进行图像分类。最后，结果输出模块将分类结果以文本或图形的形式展示给用户。整个系统通过大量的训练数据和优化算法，实现了对各种类型图像的高效识别。