1. 本选题研究的目的及意义
手写字母识别作为光学字符识别（OCR）领域的重要分支，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
此项技术旨在使计算机能够自动识别和理解handwrittencharacters，其研究成果在文档数字化、自动化办公、人机交互等领域具有巨大的应用潜力。
本选题的研究目的和意义主要体现在以下两个方面：
2. 本选题国内外研究状况综述
手写字母识别一直是模式识别领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
以下将分别从国内外研究现状进行综述：
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.手写字母图像预处理：为了提高识别的准确率，需要对获取的手写字母图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪、归一化等操作，以消除图像中的噪声和干扰因素，并将图像转换为统一的格式，方便后续的特征提取和识别。
2.手写字母特征提取：特征提取是手写字母识别的关键步骤，其目的是从预处理后的图像中提取出能够有效区分不同字母的特征信息。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究和理论分析相结合的方法，并借助MATLAB软件平台进行系统的设计和实现。
具体步骤如下：
1.文献调研阶段:针对手写字母识别、图像处理、模式识别、机器学习等相关领域进行深入的文献调研。
查阅国内外期刊、会议论文、学术专著等资料，全面了解手写字母识别的研究现状、发展趋势、主要技术方法以及国内外研究的差异。
5. 研究的创新点
本研究致力于对手写字母识别方法进行改进和优化，并在实际应用中探索其价值，主要体现在以下几个方面的创新：
1.高效特征提取方法的探索:针对传统特征提取方法依赖人工设计、难以提取高层语义信息的局限性，本研究将探索基于深度学习的特征提取方法。
尝试使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型自动学习手写字母图像的层次化特征表示，以提取更具判别力的特征，提高识别准确率。
将不同深度学习模型的性能进行比较，并针对手写字母的特点对模型结构进行优化，以提升特征提取效率。
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. 张宇,苏育挺,李欣. 基于深度学习的手写英文字母识别研究[J]. 科学技术与工程, 2021, 21(21): 8920-8926.
2. 刘洋,李阳,王永雄. 基于深度学习的手写体字母识别算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(18): 151-156.
3. 李欣,张宇,苏育挺. 基于改进LeNet-5的手写英文字母识别[J]. 计算机工程与设计, 2021, 42(03): 701-707.
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