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基于机器学习的手写汉字识别app的设计与实现任务书

 2020-02-20 08:02  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

手写汉字识别是汉字高速、自动输入计算机的重要手段,是智能计算机接口的一个重要组成部分,在文献检索、办公自动化、邮政系统、银行票据处理、表格录入及盲人阅读机等方面有着广阔的应用前景。

机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

本研究以手写汉字识别为目标,致力于设计出一个基于机器学习的手写汉字识别的安卓应用。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

(1)基于机器学习的手写汉子识别app的实现:

机器学习中的神经网络,k-最近邻算法(knn)等算法可用于信息的识别与分类。本研究中,可以采取上述的识别分类算法或其他算法,设计出一个手写汉字识别安卓应用。

(2)技术要求:

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

2019年1月11日-2019年1月31日:阅读文献,主要是机器学习和安卓开发相关文献;

2019年2月1日-2019年2月28日:掌握技能,具有针对性的学习编程语言,算法,相关知识,尝试实现已阅读文献中的方法,完成开题报告;

2019年3月1日-2019年3月31日:设计安卓应用界面;

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4. 主要参考文献

[1] plamondon r, srihari s n. online and off-line handwriting recognition: a comprehensive survey[j]. ieee transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2000, 22(1): 63-84.

[2] xu l, krzyzak a, suen c y. methods of combining multiple classifiers and their applications to handwriting recognition[j]. ieee transactions on systems, man, and cybernetics, 1992, 22(3): 418-435.

[3] graves a, liwicki m, fernández s, et al. a novel connectionist system for unconstrained handwriting recognition[j]. ieee transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2009, 31(5): 855-868.

[4] tappert c c, suen c y, wakahara t. the state of the art in online handwriting recognition[j]. ieee transactions on pattern analysis and machine intelligence, 1990, 12(8): 787-808.

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