1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的飞速发展和移动互联网的普及，人们对于智能化、便捷化的人机交互方式的需求日益增长。
手写汉字识别作为模式识别领域的重要研究方向之一，长期以来受到学术界和工业界的广泛关注。
传统的基于规则和统计模型的手写汉字识别方法在识别准确率和泛化能力方面存在一定的局限性，而近年来兴起的机器学习技术为解决这些问题提供了新的思路和方法。
2. 本选题国内外研究状况综述
手写汉字识别技术研究历史悠久,相关研究成果丰硕，已成为模式识别领域的一个重要分支。
本节将分别从国内外研究现状两个方面进行综述。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题研究的主要内容是利用机器学习技术设计和实现一款手写汉字识别App，该App能够识别用户手写的汉字并将其转换为电子文本。
研究内容涵盖了从需求分析、系统设计、模型训练到App实现和测试的完整流程。
具体来说，本课题将重点关注以下几个方面：
1.手写汉字数据集的构建:收集和整理一定规模的手写汉字数据集，用于模型训练和测试。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究与工程开发相结合的方法，按照以下步骤逐步进行：
1.文献调研阶段：查阅国内外手写汉字识别、机器学习、App开发等相关领域的文献资料，了解研究现状、发展趋势和关键技术，为本研究提供理论基础和技术支撑。
2.需求分析与系统设计阶段：分析手写汉字识别App的用户需求和功能需求，设计系统的架构、模块和数据库，制定详细的开发计划。
3.数据集收集与预处理阶段：收集和整理一定规模的手写汉字数据集，并对数据进行预处理，例如图像归一化、去噪、增强等，为模型训练和测试做好准备。
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.高效的特征提取方法:将探索和研究新的手写汉字特征提取方法，例如基于深度学习的特征提取方法，以提高模型的识别精度和泛化能力。
2.优化的机器学习模型:将针对手写汉字识别的特点，对现有的机器学习算法进行优化，例如改进卷积神经网络的结构和参数，以提高模型的识别性能和效率。
3.用户友好的App设计:将设计简洁、易用、美观的App界面，提供良好的用户体验，例如支持多种手写输入方式、实时识别结果展示、个性化设置等功能。
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. 刘建伟, 张凯, 赵立杰. 基于深度学习的手写汉字识别研究进展[J]. 自动化学报, 2017, 43(9): 1473-1490.
2. 张智, 谢斌, 刘文印. 面向移动终端的脱机手写汉字识别方法[J]. 电子学报, 2018, 46(3): 609-616.
3. 郭艳娜, 赵宏, 刘丽. 基于深度学习的脱机手写汉字识别研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(17): 1-11.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
