1. 本选题研究的目的及意义
手写数字识别作为光学字符识别领域的关键分支，长期以来都是模式识别和机器学习领域的研究热点，在金融、邮政、医疗等领域有着广泛的应用价值。
研究目的：本研究旨在探讨和应用机器学习技术对手写数字图像进行识别，提升识别的准确率、效率和鲁棒性。
通过研究不同的机器学习算法，分析其在手写数字识别任务上的性能表现，并探究特征提取、模型训练和参数优化等关键环节对识别效果的影响。
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领域的一项重要应用，多年来受到了国内外学者的广泛关注和深入研究。
国内研究现状：国内对手写数字识别的研究起步较晚，但发展迅速。
研究者们在特征提取、分类器设计和识别算法等方面取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容：本研究将围绕基于机器学习的手写数字识别这一主题展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：1.手写数字识别概述：-介绍手写数字识别的背景、应用场景以及面临的挑战。
-分析手写数字识别的难点，例如手写体字符的变形、断裂、粘连等问题。
2.机器学习算法：-研究常用的机器学习算法，例如支持向量机(SVM)、K近邻算法(KNN)、卷积神经网络(CNN)等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤展开：
1.文献调研和资料收集：-通过查阅国内外相关文献、期刊、会议论文等，全面了解手写数字识别的研究现状、发展趋势以及现有技术瓶颈。
-收集整理与本研究相关的理论知识、算法模型和实验数据，为后续研究工作奠定基础。
2.算法选择和改进：-分析比较不同机器学习算法在手写数字识别问题上的适用性，选择合适的算法作为基础模型。
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.基于改进型机器学习算法的手写数字识别模型：-本研究将在现有机器学习算法的基础上，结合手写数字识别的特点进行改进和优化，提出更有效的识别模型，以提高识别精度和效率。
2.多特征融合的手写数字识别方法：-为了更全面地描述手写数字的特征信息，本研究将探索多种特征提取方法，并将提取到的不同类型特征进行融合，以提高识别模型的鲁棒性和泛化能力。
3.面向实际应用场景的手写数字识别系统优化：-本研究将针对实际应用场景中的常见问题，例如光照变化、噪声干扰等，对识别系统进行优化，提高系统的实用性和鲁棒性。
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]赵凯旋,叶 阳,刘 威.改进LeNet-5的手写数字识别[J].计算机工程与应用,2022,58(23):157-163.
[2]刘 强,冯 楠,刘天亮,等.改进ResNet的手写体数字识别方法研究[J].计算机工程与应用,2022,58(16):160-166.
[3]李 想.基于CNN的手写数字识别算法研究[J].计算机工程与科学,2022,44(S1):160-164.
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