1. 本选题研究的目的及意义
随着社会交往日益频繁，名片作为一种重要的信息载体，在商务活动、社交场合中扮演着不可或缺的角色。
然而，传统的人工名片管理方式存在着效率低下、易丢失、存储空间受限等弊端。
因此，将计算机技术应用于名片信息自动化识别与管理，开发高效、智能的名片识别系统，具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着光学字符识别（OCR）技术的发展和移动互联网的普及，名片识别技术取得了显著的进展，成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一。
1. 国内研究现状
国内在名片识别领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，许多高校和科研机构都开展了相关研究，并取得了一定的成果。
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，并按照以下步骤逐步进行：
1.文献调研与分析:通过查阅国内外相关文献，了解名片识别技术的发展现状、研究热点和存在的问题，为本研究提供理论基础和方向指导。
2.算法设计与实现:针对名片识别的各个环节，设计相应的算法，并进行编程实现和测试。
名片图像预处理阶段:将重点研究图像灰度化、去噪、倾斜校正等算法，并通过实验确定最佳参数，以提高图像质量。
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.改进的名片区域分割算法:本研究将在传统边缘检测和颜色聚类方法的基础上，提出改进的分割算法，以提高名片区域分割的准确性和鲁棒性，特别是针对复杂背景下的名片图像。
2.基于深度学习的名片信息提取:本研究将尝试使用深度学习方法进行名片信息提取，例如使用卷积神经网络（CNN）进行字符识别，以提高提取的准确率和效率。
3.融合多特征的名片信息识别:本研究将在名片信息识别阶段融合多种特征，例如文字特征、布局特征、语义特征等，以提高识别的准确率和可靠性。
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.陈硕，刘佳，王栋，等. 基于改进YOLOv5的名片图像识别[J]. 图学学报，2023，44(02):229-237.
2.刘宇轩，王任，陈超，等. 基于深度学习的自然场景下名片信息识别方法[J]. 计算机应用，2023，43(04):1234-1241.
3.王晓峰，郭立. 基于轻量化目标检测和多任务学习的名片识别[J]. 计算机工程，2022，48(11):288-295.
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