1. 本选题研究的目的及意义
手写体数字识别作为光学字符识别领域的重要分支，其研究致力于使计算机能够像人类一样理解和识别手写的数字。
在信息化和数字化时代，海量的手写数字信息需要被快速、准确地处理，这使得手写体数字识别技术在金融、邮政、医疗、教育等领域具有广泛的应用价值，对手写体数字识别的研究具有重要的现实意义。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
手写体数字识别作为模式识别领域的一个重要分支，一直是国内外学者研究的热点问题。
自上世纪60年代以来，研究者们提出了许多有效的方法，极大地推动了该领域的发展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对手写体数字识别问题展开深入研究，主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.对手写体数字识别技术进行概述，介绍其基本概念、发展历程、应用领域以及当前面临的挑战等，为后续研究奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，逐步深入地开展研究工作。
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解手写体数字识别技术的发展历史、研究现状、主要方法以及应用领域等，为研究方向的确定和技术路线的选择提供参考。
2.算法研究与选择阶段：深入研究各种手写体数字识别算法，包括传统的机器学习方法和深度学习方法，分析其优缺点和适用场景，并根据研究目标和实际应用需求选择合适的算法。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.基于深度学习模型的优化：针对现有深度学习模型在手写体数字识别中存在的问题，如过拟合、泛化能力不足等，研究相应的优化策略，以提高模型的识别精度和鲁棒性。
2.面向实际应用场景的识别技术研究：针对不同应用场景对手写体数字识别的specific需求，如不同书写风格、噪声干扰、实时性要求等，研究相应的解决方案，以提高识别系统的实用性和可靠性。
3.手写体数字识别与其他技术的融合：探索将手写体数字识别技术与其他相关技术，如图像处理、模式识别、人工智能等进行融合，以开发更加智能化、自动化的识别系统。
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] 张帆,周志华.深度森林:决策树集成的新框架[J].南京大学学报(自然科学版),2020,56(04):604-612.
[2] 史凯静,马静,王健,等.融合HOG特征和SVM分类器的印刷体数字识别[J].计算机工程与应用,2021,57(15):181-187.
[3] 张耀,张晓燕,王子源,等.基于深度学习的MNIST手写体数字识别算法研究[J].计算机工程与应用,2020,56(23):130-136.
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