手写体数字识别系统设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

手写体数字识别作为光学字符识别（ocr）领域的一个重要分支，其研究对模式识别、人工智能等领域的发展具有重要的理论和现实意义。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

手写体数字识别作为光学字符识别领域的一个重要分支，一直受到国内外学者的广泛关注和研究。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题的主要研究内容包括以下几个方面：
1.手写体数字图像预处理:针对手写体数字图像的特点，研究和选择合适的图像预处理方法，例如灰度化、二值化、去噪、归一化等，以提高图像质量，为后续特征提取奠定基础。

2.手写体数字特征提取:研究和比较不同的特征提取方法，提取具有代表性和鲁棒性的特征向量，用于区分不同的数字。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用实验研究与工程实践相结合的方法，按照以下步骤逐步进行：
1.文献调研与开题准备阶段:收集并研读与手写体数字识别相关的国内外文献资料，了解该领域的最新研究进展、主要技术路线和发展趋势。

完成开题报告，明确研究目标、内容和方法。

2.系统设计与算法研究阶段:设计手写体数字识别系统的总体架构，并确定各模块的功能需求。

5. 研究的创新点

本课题的创新点在于以下几个方面：
1.高效特征提取方法研究:针对现有特征提取方法存在的不足，研究更高效、更鲁棒的特征提取方法，例如基于深度学习的特征提取方法，以提高手写体数字识别的准确率和鲁棒性。

2.多分类器融合策略研究:研究和比较不同的分类器融合策略，例如投票法、bagging、boosting等，将多个分类器进行组合，以提高手写体数字识别的准确率和稳定性。

3.面向实际应用的系统优化:针对手写体数字识别在实际应用中遇到的问题，例如噪声干扰、字体差异等，对系统进行优化改进，提高系统的鲁棒性和适应性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.张帆,王健,李玉鑑,等.基于深度学习的手写体数字识别方法综述[j].计算机工程与应用,2020,56(16):1-12.

2.李晓娟,张浩然,陈松灿.改进lenet-5网络的手写数字识别算法[j].计算机工程与应用,2021,57(02):166-172.

3.黄凯奇,汪国华,沈剑波,等.基于深度卷积神经网络的手写体数字识别[j].计算机应用研究,2018,35(02):584-587 592.