基于深度卷积神经网络的图像分类方法研究文献综述

图像分类是计算机视觉领域的核心任务之一，其目标是将图像划分为预定义的类别。

近年来，深度卷积神经网络（DCNN）凭借其强大的特征提取能力，在图像分类领域取得了显著的突破，引起了学术界和工业界的广泛关注。

本文首先介绍了图像分类和深度学习的基本概念，回顾了深度卷积神经网络的发展历程，并阐述了其在图像分类任务中的优势。

接着，本文重点概述了近年来基于深度卷积神经网络的图像分类方法的研究进展，包括经典的卷积神经网络模型（如AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等），以及针对不同应用场景提出的改进模型和优化策略。

此外，本文还分析了不同方法的优缺点和适用范围，并探讨了未来可能的研究方向。

关键词：图像分类；深度学习；卷积神经网络；特征提取；模型优化

图像分类是计算机视觉领域的一项基础性任务，其目标是根据图像的语义内容将其自动归类到预定义的类别中。

近年来，随着互联网和数字图像采集技术的快速发展，图像数据呈现爆炸式增长，对图像分类技术的需求也日益剧增，并在人脸识别、目标检测、医学图像分析、自动驾驶等领域得到了广泛应用。

传统的图像分类方法通常依赖于人工设计的特征提取器，例如SIFT、HOG等。

然而，这些方法存在着泛化能力有限、对图像旋转、缩放、光照变化敏感等问题。