基于卷积神经网络的手写数字体识别方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

手写数字识别是计算机视觉领域中的一个重要研究课题，其目的是使计算机能够自动识别手写体数字。

这项技术在许多领域都有着广泛的应用，例如邮政编码识别、银行支票处理、表单自动化等。

2. 本选题国内外研究状况综述

手写数字识别一直是模式识别领域的研究热点，近年来，随着深度学习的兴起，卷积神经网络(cnn)在图像识别领域取得了巨大成功，也为手写数字识别带来了新的突破。

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

本研究将以卷积神经网络为基础，构建一个高效的手写数字识别模型，并通过实验验证其有效性。

研究内容主要包括以下几个方面：
1.卷积神经网络原理研究：深入研究卷积神经网络的基本原理，包括卷积层、池化层、激活函数、全连接层等核心概念，以及网络结构设计、参数优化等关键技术。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究方法，具体步骤如下：
1.数据准备：选择合适的手写数字数据集，例如mnist数据集，并对数据集进行预处理，例如数据归一化、数据增强等。

2.模型构建：基于卷积神经网络构建手写数字识别模型，选择合适的网络结构，例如lenet-5、alexnet等，并对网络参数进行初始化。

3.模型训练：使用准备好的数据集对模型进行训练，选择合适的优化算法，例如随机梯度下降(sgd)、adam等，并调整学习率、批大小等超参数，以获得最佳的模型性能。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.轻量级卷积神经网络模型设计：针对手写数字识别的特点，设计一个轻量级卷积神经网络模型，在保证识别准确率的同时，降低模型的计算量和参数数量，提高识别效率。

2.数据增强方法研究：针对手写数字数据集规模有限的问题，研究新的数据增强方法，例如基于生成对抗网络(gan)的数据增强方法，以扩充数据集规模，提高模型的泛化能力。

3.模型优化方法研究：针对手写数字识别中存在的噪声、样本不平衡等问题，研究新的模型优化方法，例如基于注意力机制的模型优化方法，以提高模型的鲁棒性和抗干扰能力。

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.张帆,于剑,吴天舒,等.基于深度卷积神经网络的手写体数字识别[j].计算机应用研究,2015,32(11):3240-3243.

2.孙文静,朱玉全,王俊峰.基于改进卷积神经网络的手写数字识别算法[j].计算机工程与应用,2017,53(12):181-185.

3.郭强,张海军.基于卷积神经网络的脱机手写数字识别[j].计算机应用,2016,36(s1):183-186.