基于分类算法的手写数字识别方法研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，模式识别作为其重要分支之一，已经在诸多领域展现出巨大的应用价值。

其中，手写数字识别作为模式识别领域的一个经典问题，凭借其在自动化办公、智能交通、金融安全等方面的广泛应用前景，一直备受学术界和工业界的关注。

本选题旨在研究基于分类算法的手写数字识别方法，并开发相应的识别系统。

2. 本选题国内外研究状况综述

手写数字识别作为模式识别的经典问题，一直是国内外学者研究的热点。

1. 国内研究现状

国内学者在手写数字识别领域取得了一系列重要成果。

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.手写数字图像预处理:针对手写数字图像的特点，研究有效的图像预处理方法，如灰度化、二值化、去噪、归一化等，以提高图像质量，为后续的特征提取和分类识别奠定基础。

2.特征提取方法研究:研究和比较不同的特征提取方法，如主成分分析（pca）、线性判别分析（lda）等，以及深度学习方法，如卷积神经网络（cnn），以提取具有代表性的特征，用于后续的分类识别。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步深入地开展。

1.首先，进行文献调研，全面了解手写数字识别领域的研究现状、主要挑战和发展趋势，以及各种分类算法的原理、优缺点和适用场景。

2.其次，收集和整理手写数字数据集，并对其进行预处理，为后续的特征提取和分类识别做准备。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种基于深度学习和传统机器学习相结合的手写数字识别方法，充分发挥两种方法的优势，以提高识别精度和效率。

2.研究针对特定分类算法的优化策略，例如数据增强、模型集成等，以提升模型的泛化能力和鲁棒性。

3.开发一个用户友好的手写数字识别系统，并将其应用于实际场景，例如手写表单识别、车牌识别等，以验证系统的有效性和实用性。

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,周春光,李玉鑑,等.融合改进lenet-5和支持向量机的手写数字识别[j].计算机工程与应用,2021,57(14):188-194.

[2] 张佳莹,田学泽.基于改进卷积神经网络的手写数字识别[j].计算机系统应用,2021,30(03):264-270.

[3] 杨静,周明.融合hog特征和svm的手写数字识别[j].计算机工程与应用,2020,56(15):150-155.