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手写识别算法研究及在移动平台上的应用的开题报告.docx

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手写识别算法研究及在移动平台上的应用的开题报告.docx

上传人:niuww 2024/4/29 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【手写识别算法研究及在移动平台上的应用的开题报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【手写识别算法研究及在移动平台上的应用的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。手写识别算法研究及在移动平台上的应用的开题报告一、选题背景和意义随着移动设备和智能手写板的普及,手写输入已成为移动终端的核心输入方式之一。然而,手写识别算法的准确性和速度一直是制约手写输入技术发展的关键问题之一。因此,开展手写识别算法研究及在移动平台上的应用,具有重要的理论和实践意义。二、文献综述目前,手写识别算法主要分为基于传统机器学****和基于深度学****的两种方法。(1)基于传统机器学****的方法:通过特征提取和分类器来实现手写字符识别。比如,SVM(SupportVectorMachine)、KNN(K-NearestNeighbor)和决策树等方法。该方法的缺点在于需要先进行特征提取,但特征的选择对识别结果影响较大,尤其是对于中文的手写识别。(2)基于深度学****的方法:通过深度神经网络来实现端到端的识别。N(work)、RNN(work)和DNN(work)等方法。该方法的优点在于可以自动学****特征,不需要手动进行特征提取,并且在实际应用中取得了比传统方法更好的识别效果。三、研究内容和计划本项目将研究基于深度学****的手写识别算法,并将其应用于移动平台。具体来说,包括以下几个方面:(1)手写字符图像预处理。如图像二值化、滤波、归一化等操作,以提高图像质量和降低噪声。(2)基于深度学****的手写字符识别模型设计。N网络进行训练和测试。(3)模型优化和精度评估。通过模型微调、超参数调整和不同数据集实验来提高模型的准确性。(4)将算法移植到移动设备上并应用。实现手写输入识别,并在真实场景下进行测试和评估。(5)撰写论文和总结成果。四、预期成果和意义本研究计划通过探究基于深度学****的手写识别算法,实现在移动设备上的手写输入识别。预计能够提高移动设备上手写识别的准确性和速度,为移动互联网的普及和发展提供技术支撑,具有重要的理论和实践意义。