1. 题目来源
手写体文本识别作为模式识别领域的一项重要研究课题，在自动化办公、人机交互等领域具有广泛的应用价值。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的手写体文本识别方法取得了显著的突破，识别精度和效率都得到了大幅提升。
选择“基于深度学习实现手写体文本的识别”这一题目，主要基于以下几点考虑：
社会价值方面，手写体文本识别技术的进步可以有效推动办公自动化、智能化进程，例如在手写文档数字化、手写表单自动录入等方面具有重要意义。
2. 应完成的主要内容
本论文旨在研究基于深度学习的手写体文本识别方法，并实现一个高识别精度和效率的手写体文本识别系统。
具体的研究内容包括：
1.研究深度学习相关理论知识，包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络等，并分析其在手写体文本识别中的应用。
2.收集和整理相关领域的数据集，并对数据进行预处理，例如图像灰度化、归一化、去噪等，以便于模型训练和测试。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.本论文要求在导师指导下独立完成，研究过程中要注重理论联系实际，保证研究工作的科学性和严谨性。
2.论文写作需符合学术规范，格式要求参照中国本科学术论文标准。
3.论文成果形式包括：一篇完整的毕业论文，字数不少于1万字。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 张涛,田学峰,谢永利,等.基于深度学习的手写体数字识别[J].计算机工程与应用,2018,54(19):161-167.
2. 刘畅,师军,张立强.基于深度学习的手写汉字识别研究进展[J].计算机科学,2020,47(6):1-8.
3. 陈佳,王宏伟,徐金龙,等.深度学习中的手写汉字识别方法综述[J].自动化学报,2021,47(8):1767-1787.
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