1. 毕业设计（论文）主要内容：
在学习图像处理、机器学习及深度学习知识基础上，对所给定的图像进行分析，确定适合的信息分类及场景；然后再利用卷积神经网络对图像的数值进行提取，并将所获取的信息按既定分类；最后，分类的结果可以保存为二进制或 txt/csv 文件，或者显示在屏幕上。
编程语言为 python。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.查阅15篇相关文献（不少于3篇外文文献），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；
2.认真填写周记，完成至少1500字开题报告；3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译；4.完成系统的编码与调试；5.完成10000字以上的毕业论文；6.进行论文答辩。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2020/1/13—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；(2)2020/3/1—2020/3/31：确定设计方案，配置环境，实现对图像文字提取的原型，并进一步开发；
(3)2020/4/1—2020/4/30：完成程序设计与开发、系统测试，并进一步完善整个系统；
(4)2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；(5)2020/5/26—2020/6/5：准备答辩。
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4. 主要参考文献
[1] 郭芬红, 谢立艳, 熊昌镇. 自然场景图像文字检测研究综述[J], 计算机应用, 2018, (A1): 173-178
[2] 林泓, 卢瑶瑶. 聚焦难样本的区分尺度的文字检测方法[J], 浙江大学学报（工学版), 2019, (8):1506-1516
[3] xgbm_k.用卷积神经网络（CNN）识别文字[EB/OL], https://blog.csdn.net/xgbm_k/article/details/82782196, 2018/09/20
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