1. 毕业设计（论文）主要内容：
文本在图像识别中是重要的语义特征，经常显示图像的内容及其自身的内容。因此，在许多应用中需要提取重要的图像文本。比如随着相机、智能手机、平板电脑等设备的普及，通过提取场景照片中的文本信息来获取场景地理信息。然而现今的OCR实现绝大部分都是针对单种语言，多语言处理仍面临着极大的挑战。现在常用的多语言识别方法结合多种不同的分类器，先通过语种识别，再使用相应的分类器进行识别。但是一般来说，如果不经过复杂的后处理过程，例如语言建模、使用字典矫正错误、字体适应等，得不到较好的输出结果。本课题研究如何基于深度学习，集成其他多种学习方法搭建OCR系统来识别多种语言，并且避免繁琐的预处理和后处理步骤，来获取高准确率的识别结果。
任务：
①研究基于LSTM循环神经网络来实现多语言的训练及识别过程。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 查阅15篇相关文献（含2篇外文），并每篇书写200——300字文献摘要（装订成册，带封面）；
2. 完成800字开题报告；
3. 完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
2017-01-14至2017-02-22：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
2017-02-23至2017-04-30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；
2017-05-01至2017-05-25：撰写及修改毕业论文；
4. 主要参考文献
1. 软件工程（第2版），钱乐秋等，清华大学出版社，2013年。
2. Web前段开发技术－HTML、CSS、JavaScript, 聂常红，人民邮电出版社，2013年。
3. 大数据时代－生活、工作与思维的大变革，［英］维克托.迈尔－舍恩伯格等，浙江人民出版社，2013.
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