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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
光学符号识别（Optical Character Recognition，简称OCR）作为一种应用广泛的科学研究技术，它将图像处理、计算机视觉以及光学等技术融合。
它通过特定的技术手段对数码设备所拍摄的图像以及一些手写体等载体将其转变为文本，便于数据的保存和存储。
在现实生活中可以发现，使OCR技术对图像数据提取并进行数据的录入非常普遍，尤其在金融领域、智能交通、安防、民生等领域。
2. 实验内容和要求
内容：根据所给出的框架模型图，完成深度学习和了解学习卷积神经网络，完成算法深度学习训练模型的搭建，并进行算法优化，参数调整。
对于训练完的模型，通过试验进行对比，最终以系统前端形式展示出。
要求：1、完成训练模型的搭建和算法参数的优化；2、使用开发工具及其语言进行算法的初步设计，模型的搭建，然后训练调试，最后进行结果的对比测试；3、算法设计简洁，效率高。
3. 参考文献
[1]张正夫. 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究[D].中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院),2020.
[2]万萌. 基于深度学习的自然场景文字检测与识别方法研究[D].广东工业大学,2019.
[3]石葆光. 基于深度学习的自然场景文字检测与识别方法研究[D].华中科技大学,2018.
4. 毕业设计（论文）计划
2021.1.1-2021.1.7 确定题目2021.1.7-2021.1.22 查阅参考文献，了解课题要求，完成开题报告2021.1.22-2021.2.28 继续查阅文献，按照需求设计算法流程图以及关于算法的初步想法2021.3.1-2021.4.15 完成算法模型的雏形2021.4.15-2021.5.15 完善实现以及其他2021.5.15-2021.5.19 完成各模块的测试2021.5.20-2021.5.26 完成测试调试工作，并着手毕业论文（设计）的撰写工作2021.5.27-2021.6.9 完成论文的初稿，并通过电子邮件发给指导老师初审2021.6.10-2021.6.12 按指导老师意见修改论文并定稿打印装订2021.6.13- 准备毕业论文的答辩,包括答辩演示文稿等
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