1. 1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等
本课题开始主要是花大量的时间进行大量数字识别算法的资料的查阅，包括手写数字及印刷体数字，找到目前比较使用比较有效且识别率高的算法。之后再对目前的开源图像识别库OpenCV进行研究，利用该开源库提供的相关算法和工具设计一个数字识别的系统。
研究进度大致安排如下：第1月：完成图像预处理，图像特征分析工作，拟写开题报告。第2月：分类识别阶段建立神经网络，判别阶段确定结果是否正确，系统各部分程序调试。第三月：毕业论文的撰写，准备答辩。2. 参考文献（不低于12篇）
[1] 杨平.利用OpenCV实现在Android系统上的图像边缘检测[J].计算机与数字工程，2014,42(7):1254-1256.[2] 朱婷婷 魏海坤 张侃健.基于AP和BP神经网络算法的手写数字识别[J].中国科技论文,2014,9(4):479-482.[3] 田红鹏 焦鑫.基于嵌入式Linux和OpenCV的车牌定位方法[J].计算机工程与设计,2014,35(11):3908-3912.[4] 蒙庚祥 方景龙.基于支持向量机的手写体数字识别系统设计[J].计算机工程与设计,2005,26(6):1592-1594.[5] 王璇 薛瑞.基于BP神经网络的手写数字识别的算法[J].自动化技术与应用,2014,33(5):5-10.[6] 刘瑞祯 于仕琪.OpenCV教程[M].北京:北京航空航天大学出版社，2007.[7] Joseph Howse.Android OpenCV应用程序设计[M].赵雷,译.北京:清华大学出版社,2015.[8] 拉戈尼尔.OpenCV计算机视觉编程攻略(第2版) [M].相银初,译.北京:人民邮电出版社,2015.[9] Daniel Llis Baggio.深入理解OpenCV:实用计算机视觉项目解析[M].刘波,译.北京:机械工业出版社,2014.[10] 张广渊.数字图像处理基础及OpenCV实现[M].北京:国家知识产权局知识产权出版社,2014.[11] 毛星云.OpenCV3编程入门[M].北京:电子工业出版社,2015.
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