图像字符识别方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的飞速发展，图像字符识别作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，近年来受到越来越广泛的关注。

其旨在使计算机能够像人一样理解和识别图像中的字符信息，具有重要的学术价值和广阔的应用前景。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像字符识别的研究历史悠久，国内外学者在该领域已经取得了丰硕的成果，并在不断探索新的方法和技术。

1. 国内研究现状

国内学者在图像字符识别领域展开了广泛的研究，并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

本研究将针对图像字符识别中的关键技术进行深入研究，并对比分析不同方法的优缺点。

主要内容包括：
图像预处理:研究常用的图像预处理方法，如灰度化、二值化、去噪、倾斜校正等，分析其对后续字符分割和特征提取的影响。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和仿真验证相结合的方法，逐步深入地开展研究工作。

首先，进行文献调研，全面了解图像字符识别的国内外研究现状、主要方法和技术路线，以及存在的挑战和机遇。

在此基础上，分析图像字符识别的关键技术，包括图像预处理、字符分割、特征提取和分类识别，并对比分析不同方法的优缺点，以及在不同应用场景下的适用性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
提出一种基于深度学习的图像字符识别新方法，该方法结合了卷积神经网络和循环神经网络的优点，能够有效提取图像中的字符特征，并具有较强的鲁棒性和泛化能力。

研究针对不同应用场景的图像字符识别优化策略，例如针对车牌识别的字符定位和分割方法，针对文本识别的版面分析和字符识别方法，以及针对自然场景文字识别的文字检测和识别方法。

构建一个面向实际应用的图像字符识别系统，该系统集成多种图像字符识别方法，并针对不同应用场景进行优化，能够满足不同用户的需求。

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,周波,李宏.深度学习在图像字符识别中的研究进展与应用[j].计算机工程与应用,2021,57(15):1-13.

[2]陈硕,戴青云,汤进.融合多特征的自然场景文本检测与识别[j].模式识别与人工智能,2020,33(12):1073-1080.

[3]王晓雪,张引,王坤峰,等.结合注意力机制的卷积循环神经网络场景文本识别[j].光学精密工程,2020,28(07):1581-1589.