基于深度学习的_handwriting_字符识别研究

毕业论文1 本毕业设计以手写字体公式字符为研究对象，引入深度学习算法，通过选择性处理视觉输出，分析不同层级的结构特征和语义特征，实现对特殊字符的自动检测和识别。下面是相关的知识点概述： 1. 模式识别和人际交互：OCR（Optical Character Recognition）是模式识别和人际交互的重要研究和应用方向之一，其中手写字符识别因为字符个体差异的影响，识别算法的准确性和通用性还有很多亟待研究的课题。 2. 字符特征的提取与分析方法：通过模拟人识别字符的任职过程中，包括字符的结构、形状和语义等相关特征综合决定了字符识别的结果。掌握并实现字符特征的提取与分析方法是本毕业设计的主要任务之一。 3. 深度学习算法：引入深度学习算法，通过选择性处理视觉输出，分析不同层级的结构特征和语义特征，实现对特殊字符的自动检测和识别。掌握并实现深度学习的建模、训练和测试方法是本毕业设计的主要任务之一。 4. Matlab/Python编程方法：通过Matlab/Python完成特殊字符数据的处理和深度学习算法的编程，掌握Matlab/Python编程方法是本毕业设计的基本要求之一。 5. 字符识别的一般思路：理解手写字符识别的一般思路是本毕业设计的主要任务之一，包括掌握并实现字符特征的提取与分析方法和掌握并实现深度学习的建模、训练和测试方法。 6. 仿真程序和相关环境平台：掌握并实现仿真程序和相关环境平台是本毕业设计的主要任务之一，包括掌握Matlab/Python编程方法和掌握字符识别的常用算法。 7. 技术经济分析：完成任务后提交的书面材料要求包括技术经济分析要求，是本毕业设计的基本要求之一。 8. 英文文献翻译：指定英文文献翻译、撰写毕设设计论文，是本毕业设计的主要任务之一。主要参考文献包括TieLiu等人的论文《Learning to Detect a Salient Object》和Y.LeCun等人的论文。 本毕业设计旨在引导学生尝试分析实际问题的一般思路，理解深度学习的基本方法，最终完成字符识别学习方法的应用。