1. 本选题研究的目的及意义
随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉领域迎来了前所未有的机遇和挑战，其中数字手写体图像识别作为模式识别领域的一项重要课题，在文档分析、自动化处理、人机交互等方面具有广泛的应用价值。
本选题的研究旨在探索利用卷积神经网络实现高效、准确的数字手写体图像识别方法，以期提高识别精度和效率，推动相关技术的进步与应用发展。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
数字手写体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
国内学者在数字手写体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
本研究将围绕以下几个方面展开：
1.数据集选择与预处理：选择合适的手写数字数据集，并进行数据预处理，例如图像归一化、去噪、增强等操作，提高数据的质量和模型的训练效率。
2.卷积神经网络结构设计：研究不同的卷积神经网络结构，例如LeNet-5、AlexNet、VGGNet等，以及它们的变种，分析不同网络结构对手写数字识别的影响，选择合适的网络结构作为基础模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究方法，利用Python编程语言和深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）进行模型构建、训练和测试。
具体步骤如下：
1.数据收集与预处理:收集或选择合适的手写数字图像数据集，例如MNIST、USPS或NIST数据库。
对原始数据进行预处理，包括图像灰度化、归一化、尺寸调整和数据增强等操作，以提高数据质量和模型泛化能力。
5. 研究的创新点
本研究将在以下几个方面进行创新：
1.改进卷积神经网络结构：针对手写数字图像的特点，设计新的卷积神经网络结构或改进现有结构，以提高模型的特征提取能力和识别精度。
例如，可以探索使用深度可分离卷积、注意力机制或残差连接等技术改进模型结构。
2.优化训练策略：研究新的训练策略或优化算法，以提高模型的训练效率和泛化能力。
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,徐金洲,李楠,等.基于改进LeNet-5的手写数字识别算法[J].计算机工程与应用,2021,57(17):165-171.
[2]张帅,陈志刚,姜丽红,等.融合注意力机制的卷积神经网络手写数字识别算法[J].计算机工程与应用,2021,57(12):157-164.
[3]郭云峰,付炜,周雪晴,等.基于深度卷积神经网络的手写数字识别[J].计算机技术与发展,2021,31(03):76-81.
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