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毕业论文网 > 任务书 > 机械机电类 > 测控技术与仪器 > 正文

基于深度学习的字符识别任务书

 2020-05-26 20:27:47  

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

人工神经网络是基于对生物神经网络的模仿而提出一种模式识别方法,从提出到现在已有70多年的历史,期间人们对它的研究有过高潮和低谷,兴衰交替。2006年,深度学习的概念被提出,它模拟了视觉系统的层次化工作机制,提出构建具有层次化结构的深度神经网络模型,并取得了成功,使得神经网络再次成为人们的研究热点。CNN和RBM现在已经比较成熟,已经成功应用在手写字符的识别上。然而现在,对于复杂自然场景中字符的识别仍然是一个难题,主要是由于这样的字符具有复杂的背景、较低的分辨率、变化的光照强度,本课题选择在研究CNN和RBM的基础上,与其他的方法结合,提出了新的识别方法,将之用于对自然场景中的字符识别,以期能够提高对自然场景中字符的识别率。

2. 参考文献

[1]赵志宏,杨绍普,马增强.基于cnnlenet-5的车牌字符识别研究[j].系统仿真学报,2010,03:638-641.

[2] w.mcculloch andw. pitts. a logical calculus of the ideas immanent in nervous activity,bulletin of mathematical biophysics, vol. 10,pp. 115-133,1943.

[3] f.rosenblatt. the perceptron: a probabilistic model for information storage andorganization in the brain. psychological review, vol 65,pp. 386-408,1958.

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3. 毕业设计(论文)进程安排

起讫日期

设计(论文)各阶段工作内容

备 注

第 14~15 周

调研,查阅中英文资料20篇以上

(关键词 :深度学习 RBM 字符识别),熟悉神经网络相关知识

第16周

查阅关于深度学习的相关文献,写开题报告,10000字符(英文)以上的英文资料翻译

第17周

学习字符识别的相关方法,提交打印好的文献综述或调研报告及开题报告(围绕任务书,完成方案论证,工作思路等)

第18~19周

布置寒假任务:学习图像处理的相关内容

第 1~3 周

数据降维相关的方法原理

第4周

学习和实现深度学习中的字符识别方法

第5~6周

深度学习中的反向训练方式

第7周

传统 的字符识别的方法的MATLAB实现

第8~9周

利用RBM实现深度学习字符识别

第10~12周

仿真实验研究

第13~15周

分析得到的数据,论证优化方法

第16~18周

10000字以上论文撰写,(内容包括课题意义、方案论证、软件系统流程、对各种仿真硬件的操作、软件的设计、得出课题的结论及心得体会)。300字的中文摘要(不包括文献综述),答优的还须准备300字的英文摘要

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