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的重要研究方向之一，其目的是使计算机能够自动识别和理解手写的数字信息。

该技术在许多领域都有着广泛的应用，例如邮政编码自动识别、银行支票自动处理、表单自动录入等。

因此，研究高效准确的手写数字识别方法具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

手写数字识别作为模式识别领域的一个经典问题，一直受到国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在手写数字识别领域取得了一系列成果，特别是在基于深度学习的方法方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕以下几个方面展开：1.手写数字识别相关理论研究：-研究手写数字识别的基本概念、流程和常用方法。

-重点研究卷积神经网络的基本原理、网络结构、训练算法等。

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.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解手写数字识别的发展现状、主要方法以及卷积神经网络的基本原理和应用。

2.数据准备阶段：选择合适的手写数字数据集，如mnist、usps等，并对数据进行预处理，包括图像归一化、去噪、增强等操作，以提高模型的训练效率和识别精度。

3.模型构建阶段：基于卷积神经网络，设计手写数字识别模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于以下几个方面：1.改进卷积神经网络结构：针对手写数字识别的特点，对传统的卷积神经网络结构进行改进，设计更深、更宽或更适合手写数字特征提取的网络结构，以提高模型的特征提取能力和识别精度。

2.提出新的数据增强方法：针对手写数字数据集的局限性，探索新的数据增强方法，如基于生成对抗网络(gan)的数据增强方法，以扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。

3.融合多种特征：除了使用卷积神经网络提取图像特征外，还可以考虑融合其他特征，如hog特征、sift特征等，以构建更全面的特征表示，提高模型的识别精度和鲁棒性。

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,刘文举.改进lenet-5的手写数字识别[j].计算机工程与应用,2021,57(18):172-178.

[2] 张佳佳,刘宇,徐鹏.基于改进alexnet的手写数字识别算法[j].计算机工程与应用,2020,56(23):130-135.

[3] 魏梦媛,李阳,李永健.基于深度卷积神经网络的手写数字识别[j].计算机应用,2020,40(s2):226-230.