题目：基于深度学习的花朵图像分类算法的研究与实现

统计表明，视觉是人类获取信息和认识世界的最主要的途径。随着现代科技的发展，人们可以越来越方便的通过电子设备拍摄到花朵图像，但是要对花朵的种类进行分辨仍需要有专业的背景知识。花朵类别知识的获取相对较难，人们无法通过文字来准确描述花朵的信息，所以如何使用机器学习和人工智能的方法，直接通过图像来获取花朵的类别信息就成了一个迫切需要解决的问题。花朵图像分类属于图像分类范畴中较难的细粒度图像分类领域，难点主要在于同类花朵之间有着很大的差异性，不同种类花朵之间又有着很大的相似性，这就使得传统的图像分类方法并不能很好的适用于这一问题。

论文针对上述问题，在对比分析国内外研究成果的基础上，改进现有花朵图像分类方法，给出了一种基于深度学习的花朵图像分类算法，主要工作包含以下四部分：（1）在分析现有图像归一化算法的基础上，提出了基于纵横比保持的图像归一化算法。该算法有效地保留了原始图像纵横比信息，避免了传统归一化方法中的拉伸形变问题，该算法对提升花朵图像分类的鲁棒性和准确率都有较大帮助；（2）改进了用于花朵图像分类的单层深度卷积神经网络，使用一体化参数调节的思路，不再割裂的看待特征提取和分类器训练，使得网络在进行权值继承后特征提取部分参数也能够进行微调；（3）给出了使用多层深度卷积神经网络进行花朵图像分类的模型，将多层神经网络组合的概念引入到花朵图像分类问题之中，并提出了面向细节分类的深度卷积神经网络，同时给出了多层模型融合的方法；（4）设计并实现了基于多层深度卷积神经网络进行花朵图像分类的后台系统和用于人机交互的花朵图像分类的网站系统。

论文选用牛津大学102 Flower公共数据集进行验证，研究阶段进行了大量细致的对比实验，与当前学术界各主流花朵图像分类方法进行了比较，并给出了各项实验数据，结果表明论文提出的基于深度学习的花朵图像分类算法有着良好的分类效果。