基于BP神经网络的手写字母识别算法研究与实现任务书

 2021-12-25 03:12

全文总字数:991字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

手写字母识别是多文本识别中的一个重要方面,其快速、准确的识别可极大地提高手写字母输入的效率,同时也可为后续的处理提供坚实的基础。但由于手写字母字形的随机性与不确定性,高效、通用的手写字母识别算法仍面临着极大的挑战。本论文拟以BP神经网络为基本工具,实现对字符形状基本特征的提取,完成训练字符的训练,并最终实现手写字母的识别功能。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1. 对给定字母序列,实现单个字母字符的分割与提取

2. 利用BP神经网络实现训练集的训练,并完成第一步中提取字母字符的识别

3. 在Matlab 或 Python GUI中展示算法的实现过程

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1周—第3周 搜集资料,撰写开题报告;

第4周—第5周 论文开题;

第6周—第12周 撰写论文初稿;

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4. 主要参考文献

[1] 松尾丰,了解人工智慧的第一本书[M],台湾:经济新朝社, 2016.

[2] 周志华,机器学习入门[M],北京:清华大学出版社, 2016.

[3] Christoper M.Bishop, Pattern recognition and machine learning[M], Springer Science BusinessMedia, LLC, 2011.

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