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，长久以来一直受到学术界和工业界的广泛关注。

在信息化时代，将手写文本转换为可编辑的数字格式的需求日益增长，这使得手写字识别技术在众多应用场景中展现出巨大的潜力。

2. 本选题国内外研究状况综述

手写字识别技术研究历史悠久，已经从最初的统计模式识别方法发展到如今基于深度学习的识别技术。

1. 国内研究现状

国内学者在手写字识别领域取得了一系列重要成果。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法。

首先，对现有的手写字识别技术和机器学习算法进行深入研究，了解其基本原理、优缺点和适用场景。

其次，根据研究目标设计合理的研究方案，并选择合适的数据集和实验平台。

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.提出一种基于新型特征提取方法的手写字识别算法，以提高识别模型的鲁棒性和泛化能力。

2.探索深度学习技术在手写字识别中的应用，并提出一种基于深度神经网络的识别模型，以进一步提高识别准确率。

3.设计和实现一个面向实际应用的手写字识别系统，并将其应用于光学字符识别(ocr)、笔迹鉴别、智能交互等领域。

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.张涛,田丰,谢丽莎.深度学习在手写汉字识别中的应用综述[j].计算机工程与应用,2020,56(15):1-12.

2.李娜,史世泽,程玉虎.基于深度学习的手写维吾尔文识别研究综述[j].计算机工程与应用,2020,56(09):13-23.

3.刘建伟,郭凯.融合迁移学习和注意力机制的手写数字识别[j].计算机工程与应用,2021,57(22):134-140.