基于机器学习的手写字识别开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

手写字识别作为模式识别领域的重要研究方向之一，长久以来受到学术界和工业界的广泛关注。

在信息化时代，将手写文字转换为可编辑的数字文本具有重要的现实意义，应用场景涵盖了办公自动化、金融票据处理、历史文献数字化等诸多领域。

近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习方法在手写字识别领域取得了显著成果。

2. 本选题国内外研究状况综述

手写字识别作为模式识别领域的研究热点之一，多年来一直受到国内外学者的广泛关注。

近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的手写字识别方法逐渐成为主流，并在识别精度和效率方面取得了显著突破。

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

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.手写字识别相关理论研究:包括手写字识别的基本概念、识别原理、发展历程以及机器学习在手写字识别中的应用等。

2.机器学习算法研究:研究常用的机器学习算法，如支持向量机(svm)、卷积神经网络(cnn)等，分析它们的原理、优缺点以及在手写字识别中的适用性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:查阅国内外手写字识别、机器学习等相关领域的文献资料，了解手写字识别的研究现状、发展趋势以及机器学习在手写字识别中的应用情况，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.机器学习算法研究:深入研究常用的机器学习算法，如支持向量机(svm)、卷积神经网络(cnn)等，分析它们的原理、优缺点以及在手写字识别中的适用性，为后续手写字识别模型的构建奠定基础。

3.手写字图像数据库构建:收集和整理手写字图像数据，并对数据进行预处理，如图像灰度化、二值化、去噪、归一化等，以建立用于模型训练和测试的手写字图像数据库。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.高效特征提取方法的探索:本研究将探索和评估新的手写字特征提取方法，例如，尝试结合深度学习和传统特征工程方法，以提取更具判别性和鲁棒性的特征，提高识别模型的性能。

2.轻量级手写字识别模型的设计:针对手写字识别模型在实际应用场景中对计算资源和存储空间的要求，本研究将探索轻量级手写字识别模型的设计方法，例如，采用模型压缩、知识蒸馏等技术，在保证识别精度的前提下，降低模型的复杂度，使其更易于部署到移动设备等资源受限的平台上。

3.多语言手写字识别模型的研究:本研究将探索多语言手写字识别的可能性，例如，构建一个能够同时识别多种语言手写字的模型，或者研究不同语言手写字之间的迁移学习方法，以提高模型的泛化能力，扩展其应用范围。

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.孙浩,刘国.基于深度学习的手写汉字识别研究进展[j].计算机工程与应用,2022,58(13):1-14.

2.张丽娜,刘国,李阳,等.基于深度学习的手写维吾尔文历史文献识别方法[j].计算机工程与应用,2022,58(15):219-225.

3.何炎祥,张凯,王佳蕊,等.面向嵌入式平台的手写汉字识别研究[j].计算机工程与应用,2021,57(24):170-177.