全文总字数：6452字

关键词：深度学习；卷积神经网络；字符识别；人工智能

摘 要：随着时代的发展和科技的进步，人们对计算机的功能要求越来越高。随着研究的不断加深，人工智能的时代来临了。而作为人类走向人工智能时代最重要的工具--深度学习也已经走入了人们的生活之中。深度学习使用了模拟人脑的、多层次的网络结构，能够更好的提取对象的特征，并且几乎不用人工的干预，自主学习，“认识”所学习的物体，打破了传统的依赖人工提取某种特征的方式，极大地提升了算法的效果。文本主要介绍了卷积神经网络的起源、概念、发展现状、应用和发展前景，并且还粗略讲解了如何利用卷积神经网络实现图像特征提取。同时说明了卷积神经网络在手写体的英文字母识别的研究方向。最后，说明了在查找相关文献资料的过程中已经解决掉的问题和尚未解决的问题。

1引言

本次文献综述所研究引用的文献主要涵盖了卷积神经网络的起源、研究现状、研究价值、和在与字符识别相关的方面的应用。

本课题研究的目的：

卷积神经网络则是深度学习的众多结构的一种，它能够像人类一样直接读取二维图像并且具有强大的特征提取能力和图像识别能力，在这一点上，它远超其他算法^[1-3]。本次采用卷积神经网络，进行字符识别方法的设计。 当今社会的信息化发展程度越来越高，数字信息图像处理的重要性正在逐渐被人们意识到。在社会的各个行业及领域，人们几乎都要和图像接触，因为它表达信息直观、准确、容易理解。在人们日常生活、医学、工业、航天及气象等领域都有大量的图像存储着各种信息^[4]。而如何用计算机自动获得并处理这些信息正是广大学者们研究的内容。因而计算机字符识别的方法的准确性和快速性就显得非常重要。本次毕业设计的具体目的：

1、了解图像处理，了解字符识别，熟悉该领域的一些常见方法。

2、了解神经网络，了解卷积神经网络，熟悉网络的前向传播和反向传播。

3、了解卷积神经网络在字符识别领域的应用。