基于深度学习实现手写体文本的识别开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

手写体文本识别作为模式识别领域的一项重要研究方向，一直受到广泛关注。

在信息化程度日益提高的今天，用手写方式录入信息仍然具有不可替代的优势和广泛的应用场景。

例如，在手写文档数字化、签名验证、历史文献整理等领域，都需要对大量的手写体文本进行自动识别。

2. 本选题国内外研究状况综述

手写体文本识别一直是模式识别领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在手写体文本识别领域取得了一系列重要成果，特别是在深度学习应用方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要内容是利用深度学习技术实现对手写体文本的识别，具体包括以下几个方面：
1.数据集收集与预处理：收集和整理常用的手写体文本数据集，例如iam、rimes等。

对数据集进行预处理，包括图像灰度化、尺寸归一化、去噪等操作。

2.深度学习模型构建：研究和分析现有的深度学习模型，例如卷积神经网络（cnn）、循环神经网络（rnn）、长短期记忆网络（lstm）等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究方法，结合理论分析和仿真实验，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外手写体文本识别、深度学习相关文献，了解最新的研究成果、发展趋势和存在的问题，为研究方向的确定和方案的设计提供理论基础。

2.数据集准备阶段：选择合适的手写体文本数据集，例如iam、rimes等公开数据集，并对数据集进行预处理，包括图像灰度化、尺寸归一化、去噪等操作，以提高模型训练的效率和识别效果。

3.模型构建与训练阶段：研究和分析现有的深度学习模型，如卷积神经网络（cnn）、循环神经网络（rnn）、长短期记忆网络（lstm）等，结合手写体文本的特点，设计合适的深度学习模型结构，并在准备好的数据集上进行训练，优化模型参数，提高模型的识别准确率。

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.改进深度学习模型：针对手写体文本的特点，对现有的深度学习模型进行改进和优化，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等方法，以提高模型对手写体文本的特征提取能力和识别准确率。

2.设计新的训练策略：针对手写体文本数据集中存在的样本不均衡、字体风格多样等问题，设计新的训练策略，例如采用数据增强、类别均衡损失函数等方法，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

3.开发手写体文本识别系统：基于研究成果，设计和开发手写体文本识别系统，实现对手写体文本的自动识别，并将其应用于实际场景，例如手写文档数字化、签名验证等领域，具有一定的应用价值。

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,田学峰,谢永利,等.基于深度学习的手写体数字识别[j].计算机工程与应用,2018,54(19):161-167.

2. 刘畅,师军,张立强.基于深度学习的手写汉字识别研究进展[j].计算机科学,2020,47(6):1-8.

3. 陈佳,王宏伟,徐金龙,等.深度学习中的手写汉字识别方法综述[j].自动化学报,2021,47(8):1767-1787.