基于卷积神经网络CNN的文字识别实现任务书

 2022-01-13 09:01

全文总字数:913字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

文字识别完成电子设备检查纸上打印的字符,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程,其中涉及图像处理和文字获取的过程。论文要求基于深度学习在文字识别的相关理论,分析深度学习的基本模型和方法,理解卷积神经网络方法在文字识别中的应用,并在相关图像数据集上进行编程验证。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1、查阅不少于15篇的相关资料,其中英文文献不少于3篇,完成开题报告。

2、掌握卷积神经网络的原理,学习卷积神经网络在文字识别的相关理论。

使用Tensorflow来搭建神经网络,并完成网络模型的训练。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需技术语言和开发工具,初步搭建并熟悉开发环境。

确定方案,完成开题报告。

第4-6周:学习深度学习在文字识别的相关理论,搭建和优化网络模型。

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4. 主要参考文献

[1]张达峰. 基于深度卷积神经网络的文字识别算法研究[D]. 贵州大学,2014.[2]马景法. 基于深度学习的场景文字检测与识别[D]. 华南理工大学, 2017.[3]常亮,邓小明,等.图像理解中的卷积神经网络[J]. 自动化学报. 2016(09):1300-1312.[4]Lei Sun,Qiang Huo,Wei Jia,Kai Chen. A robust approach for text detection from natural scene images[J]. Pattern Recognition. 2015(9): 2906-2920.

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