1. 本选题研究的目的及意义
手写图像识别作为人工智能领域的一个重要分支，近年来受到越来越广泛的关注。
随着计算机技术的飞速发展和应用需求的不断增长，对手写图像识别的速度、精度和鲁棒性提出了更高的要求。
机器学习作为一种强大的数据分析和模式识别方法，为解决手写图像识别问题提供了新的思路和手段，并在理论和实践上都取得了显著的成果。
2. 本选题国内外研究状况综述
手写图像识别作为模式识别领域的一个重要分支，一直是国内外学术界和工业界研究的热点。
近年来，随着机器学习技术的快速发展，机器学习方法在手写图像识别中得到了越来越广泛的应用，并取得了一系列突破性进展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究机器学习在手写图像识别中的应用，具体研究内容包括以下几个方面：
1.手写图像预处理：针对手写图像的特点，研究有效的图像预处理方法，包括图像灰度化、二值化、去噪、倾斜校正、尺寸归一化等，以提高图像质量，为后续的特征提取和识别做好准备。
2.手写图像特征提取：研究和比较不同的特征提取方法，包括传统的统计特征提取方法（如方向梯度直方图hog、局部二值模式lbp等）和基于深度学习的特征提取方法（如卷积神经网络cnn、自动编码器autoencoder等），以提取具有判别性的特征，提高识别模型的鲁棒性和泛化能力。
3.手写图像识别模型构建：研究和比较不同的机器学习算法，包括传统的监督学习算法（如支持向量机svm、随机森林randomforest等）和深度学习算法（如卷积神经网络cnn、循环神经网络rnn等），构建高精度、强泛化能力的手写图像识别模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并遵循以下步骤逐步进行：
1.文献调研与综述:深入研究手写图像识别和机器学习领域的国内外最新研究成果，了解相关算法、技术和应用现状，为本研究提供理论基础和参考方向。
2.数据集选择与分析:选择合适的手写图像数据集作为研究对象，并对数据集进行分析，了解其特点、规模、类别分布等信息，为后续的算法设计和实验评估提供依据。
3.特征提取方法研究:研究和比较不同的特征提取方法，包括传统的统计特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法，分析不同方法的优缺点和适用场景，并根据数据集的特点选择合适的特征提取方法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.融合多种特征提取方法:将传统的统计特征提取方法与基于深度学习的特征提取方法相结合，以提取更加全面、鲁棒的特征表示，提高识别模型的性能。
2.探索新型机器学习算法:研究和应用新型的机器学习算法，如迁移学习、强化学习等，以改进传统手写图像识别方法的不足，提升识别模型的效率和精度。
3.构建面向实际应用的识别系统:本研究不仅关注算法层面的创新，还将构建完整的手写图像识别系统，并将其应用于实际场景，例如手写文档数字化、手写签名验证等，以验证所提出方法的实用价值。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.张广鹏,李玉鑑,周明.手写汉字识别中迁移学习方法研究进展[j].计算机工程与应用,2021,57(04):1-12.
2.刘云,郑伟,高文.基于深度学习的手写汉字识别研究综述[j].计算机工程与设计,2020,41(02):325-334 350.
3.王佳,史世泽,郭云飞,孙晓,郑伟.基于深度学习的手写体数字识别方法综述[j].计算机科学,2020,47(06):17-25.
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